academic-search Skill

明确目标，选对平台，提取结构化数据，完成即止。

学术搜索不同于通用网页浏览——目标是获取准确、结构化的论文元数据，而不是浏览网页内容。

① 明确检索目标，定义成功标准：执行前先明确什么算完成了。

• 关键词搜索？精确论文？某作者的全部论文？某 venue 的论文列表？
• 需要什么字段：仅标题和引用数 / 完整元数据 / PDF / BibTeX / 代码链接？
• 年份范围？领域限定？返回几篇？
• 成功标准：用户要的是摘要表（第一遍）还是完整元数据（第二遍）？数量够了吗？字段都有了吗？这是后续所有决策的锚点。

② 选对平台：不同需求对应不同平台（见下方矩阵）。API 平台优先，CDP 用于无 API 的平台。

③ 提取结构化数据，先筛后深：搜索的时间瓶颈不在"搜"，在"筛"。默认采用两遍策略：

• 第一遍（轻量扫描）：先拉 20-30 条结果，输出轻量摘要表——标题、作者、年份、venue、引用数、是否有开放 PDF/代码。不拉完整摘要。
• 用户或任务确认核心论文（引用数高、venue 等级高、与目标最相关的 5-10 篇）后，第二遍再深入拉摘要、PDF、BibTeX 等完整信息。

所有结果输出为统一 schema（见 references/metadata-schema.md），不要输出原始 HTML 或非结构化文本。多平台结果用 DOI/arXiv ID 去重合并。

④ 过程校验，用失败信号更新方向：每一步的结果都是信息，不只是成功或失败的二元信号。

⑤ 完成判断：对照①定义的成功标准确认任务完成后停止，不为"更完整"而过度操作。

平台选择矩阵

根据任务特征选择最合适的平台和访问方式：

API 平台访问方式：

• WebSearch：用于发现论文来源、查找 DOI/作者 ID 等信息入口
• WebFetch / Jina：URL 已知时从页面提取，Jina（r.jina.ai/{url}）节省 token，适合文章类页面
• curl：直接调用结构化 API，返回 JSON/XML
• CDP：仅 Google Scholar 必须；其他平台在 API/WebFetch 无效时作为兜底

详细 API 调用模板见 references/api-cookbook.md。

核心能力

关键词搜索

1. 根据领域选平台：CS/ML → arXiv + Semantic Scholar；生医 → PubMed；跨领域 → Semantic Scholar
2. 扩展 query：用户自然语言输入往往只是一个切入点，需要主动展开为 2-3 个互补 query 覆盖不同命名习惯：
   • 同义词替换：agent → agentic / multi-agent / autonomous
   • 子概念拆分：time series agent → time series LLM agent + time series agentic reasoning + time series automated analysis
   • 缩写与全称并用：TS / time series，LLM / large language model
   • 不同 query 结果合并去重，覆盖率比单 query 提升 30-50%
3. 构造查询：arXiv 用 search_query 字段前缀语法；S2 用 query 参数；PubMed 用 term 布尔表达式
4. 计划多次 S2 调用时优先用 batch API（/paper/batch）而非多次 search，节省速率配额
5. 第一遍输出轻量摘要表（必含：标题、年份、venue、引用数、是否有开放 PDF），不默认拉完整摘要
6. 意图判断：用户明确说"只要前 N 篇"或"摘要表即可"时，直接输出第一遍结果，无需等待确认再停下
7. 用户需要第二遍时，再深拉完整元数据

多平台并行查询时，用子 Agent 分治（见"并行分治策略"一节）。

轻量摘要表输出格式示例：

Venue 等级标注规则：CS 会议参考 references/venue-rankings.md（CCF 分级）；期刊显示 JCR 分区（若可从 S2 venue 字段获取）。

结果筛选

搜索后用以下维度缩小范围，优先帮用户筛出值得读的论文，而不是把所有结果都呈现：

排序建议：面向学术前沿性的综合排序，优先级依次为：

1. 时效性（最高权重）：近 6 个月内发表的论文标注 [新] 并置顶展示，不因引用数低而降权——前沿方向的新论文引用数天然偏低，但代表最新进展
2. 引用数（次要权重）：同一时间段内按引用数降序，高引用代表社区认可度
3. CCF 等级（参考项）：顶会发表是质量信号，但不作为首要排序维度——高质量工作越来越多以 arXiv 预印本形式先行发布，CCF 等级仅作为同引用数论文的决胜项，并在表格中标注供用户参考

实操分组示例：

• 第一组：近 6 个月论文，按引用数降序（含 [新] 标注）
• 第二组：更早论文，按引用数降序，CCF-A/B 同引用数时优先

筛选后的典型结论格式：

共找到 28 篇，按引用数 + venue 等级筛选后，推荐优先阅读以下 6 篇：[列表] 其余 22 篇可按需查阅。

精确论文查找

已知 DOI 或 arXiv ID 时，直接用 Semantic Scholar 精确查询：

# DOI 查询
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:{doi}?fields=title,authors,year,abstract,citationCount,openAccessPdf"

# arXiv ID 查询
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/ARXIV:{arxiv_id}?fields=title,authors,year,abstract,citationCount,openAccessPdf"

元数据提取

所有提取结果必须转换为 references/metadata-schema.md 定义的标准 JSON schema。输出时：

• 单篇：Markdown 表格格式，字段清晰
• 多篇：Markdown 列表表格（标题、作者、年份、Venue、引用数、PDF 链接）
• 批量导出：JSON 数组

PDF 获取

按以下优先级尝试：

1. arXiv PDF 直链：externalIds.ArXiv 存在时，直接构造 https://arxiv.org/pdf/{arxiv_id}，不检查 openAccessPdf（S2 该字段经常为 null，但 arXiv PDF 实际可得）
2. Semantic Scholar openAccessPdf：从 API 响应的 openAccessPdf.url 字段获取（作为补充，非首选）
3. Unpaywall：https://api.unpaywall.org/v2/{doi}[email protected]，返回 Open Access PDF 链接
4. 平台页面：通过 WebFetch 或 CDP 访问论文页，提取 PDF 下载链接
5. 用户决定：如以上均无法获取免费 PDF，告知用户需要机构访问权限

不要尝试访问任何需要绕过付费墙的第三方服务。

BibTeX 导出

优先级：

1. arXiv：https://arxiv.org/bibtex/{arxiv_id} 直接获取
2. ACM DL：先试 https://dl.acm.org/action/exportCitation?doi={encoded_doi}&format=bibtex；若返回 challenge/HTML 错页，回退 CDP
3. Semantic Scholar：无直接端点，根据 references/metadata-schema.md 的模板从字段拼装
4. 其他平台：CDP 点击页面上的 "Export Citation" / "Cite" 按钮

作者主页解析

# Semantic Scholar 作者搜索
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/search?query={author_name}&fields=name,affiliations,paperCount,citationCount"

# 获取作者全部论文（分页）
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/{author_id}/papers?fields=title,year,citationCount,externalIds&limit=100&offset=0"

Google Scholar 作者页需 CDP，见 references/site-patterns/scholar.google.com.md。

CDP 模式（Google Scholar 及其他需要浏览器自动化的平台）

通过 CDP Proxy 直连用户日常 Chrome，天然携带登录态。

所有操作在自己创建的后台 tab 中进行，不干扰用户已有 tab，完成后关闭。

启动

bash ~/.claude/skills/academic-search/scripts/check-deps.sh

脚本自动检查并启动 CDP Proxy（默认 127.0.0.1:3456，可通过 CDP_PROXY_PORT 覆盖）。

操作方式

进入浏览器层后，用 HTTP API 操控页面：

# 创建新 tab，导航到目标页
TARGET=$(curl -s "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/new?url=https://scholar.google.com" | node -p "JSON.parse(require('fs').readFileSync(0, 'utf8')).targetId")

# 执行 JS 提取数据
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/eval?target=$TARGET" -d 'document.title'

# 点击元素（CSS 选择器）
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/click?target=$TARGET" -d 'button[type=submit]'

# 完成后关闭 tab
curl -s "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/close?target=$TARGET"

完整 API 参考见 references/cdp-api.md。

三种点击方式：

先了解页面结构，再决定动作：用 /eval document.body.innerText.slice(0, 500) 或截图快速了解当前页面状态。

并行分治策略

任务包含多个独立目标时（如同时查询 N 篇论文、N 个来源），分发子 Agent 并行执行。

好处：速度 = 单子任务时长；抓取内容不进入主 Agent context，节省 token。

子 Agent Prompt 写法：

• 必须写：必须加载 academic-search skill 并遵循指引
• 描述目标（获取/提取/查找），不要指定具体步骤
• 说明需要哪些字段（标题/引用数/PDF 等）
• 注意用词：「搜索 BERT 的引用数」会把子 Agent 锚定到 WebSearch；应写「获取 BERT 的引用数」——描述目标，不暗示手段

典型分治场景：

多平台并发查同一论文时的去重：

子 Agent 返回结果后，主 Agent 按 references/metadata-schema.md 中的去重规则合并：DOI 为主键 → arXiv ID 次之 → 标题+年份模糊匹配。

信息核实

学术搜索的一手来源是论文本身和平台官方 API，不是二手报道。

多平台引用数不一致时正常——不同平台收录范围不同，Google Scholar 通常最高。

站点经验

操作中积累的特定网站经验，按域名存储在 references/site-patterns/ 下。

已预置经验的平台：arXiv、Semantic Scholar、Google Scholar、ACM DL、IEEE Xplore、PubMed、Papers with Code、CNKI（知网）

确定目标平台后，必须读取对应文件获取先验知识（平台特征、有效模式、已知陷阱）。经验内容标注发现日期，当作可能有效的提示，不是保证正确的事实——按经验操作失败时，回退通用模式，并更新经验文件（记录失败原因和发现日期）。操作成功后若发现了新模式或陷阱，同样主动写入。

References 索引