使用 Semantic Scholar API 搜索学术论文。免费 API，无需密钥。可搜索论文，获取引用、摘要、作者并下载 PDF。
Google 学者搜索 : 搜索学术论文, 使用自由语义学者 API.
功能概述
Google 学者搜索 : 搜索学术论文, 使用自由语义学者 API.是一项面向实际任务的技能，主要用于不需要 API 密钥；快速启动 : 基本搜索 : 使用过滤器搜索 :. 搜索选项；
核心要点
- 限制 N : 成果数量( def)。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Google Scholar 搜索
使用免费的 Semantic Scholar API 搜索学术论文。无需 API 密钥。
快速开始
基础搜索：
python3 {baseDir}/scripts/search_papers.py "machine learning transformers"
带筛选条件的搜索：
python3 {baseDir}/scripts/search_papers.py "deep learning" --limit 5 --year 2020-2023 --min-citations 10
搜索选项
--limit N：返回结果数量（默认值：10，最大值：100）--year YYYY-YYYY：按年份范围筛选（例如 "2020-2023" 或 "2023"）--min-citations N：最低引用次数--json：以 JSON 格式输出，便于程序化处理
获取论文详情
检索某篇特定论文的详细信息：
python3 {baseDir}/scripts/search_papers.py --details
返回的数据字段
每篇论文包含以下字段：
- title：论文标题
- authors：作者列表（含姓名）
- year：发表年份
- venue：期刊或会议名称
- citationCount：引用次数
- abstract：论文摘要
- url：Semantic Scholar 页面链接
- openAccessPdf：如可用，则为 PDF 文件直链
- paperId：Semantic Scholar 唯一标识符（用于查询详情）
示例
搜索近期人工智能方向的论文：
python3 {baseDir}/scripts/search_papers.py "large language models" --year 2022-2024 --limit 10
查找某主题下高被引论文：
python3 {baseDir}/scripts/search_papers.py "quantum computing" --min-citations 50 --limit 10
获取 JSON 格式输出以便集成使用：
python3 {baseDir}/scripts/search_papers.py "neural networks" --json --limit 20
使用提示
- 使用更具体的关键词可获得更精准的结果
- 通过
--year筛选年份以获取最新研究成果 - 使用
--min-citations找出具有影响力的重要论文 - 该 API 完全免费，且无需身份认证
- 对于复杂查询，建议尝试多个相关术语组合
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