学术全能搜

学术全能搜 — 中英文学术文献检索

arXiv + Semantic Scholar + PubMed + CrossRef + 百度学术 五大数据源，中文自动路由，英文全源并发。

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核心铁律

1. 命中本 Skill 能力域时，禁止绕过 — 不要用 web_search / web_fetch 替代文献检索。
2. 先调脚本，再回答 — 学术数据具有时效性和精确性要求，必须通过脚本获取实时结果。
3. 中文自动路由 — 检测到中文关键词时，自动优先使用百度学术 + CrossRef，避免浪费英文源配额。
4. 结果是 JSON，解读靠你 — 脚本返回结构化 JSON，AI 负责翻译成用户可读的答案。

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快速开始

# 英文关键词 -- 全源并发
python3 scripts/search.py -q "transformer attention mechanism" -n 10

# 中文关键词 -- 自动路由百度学术 + CrossRef
python3 scripts/search.py -q "深度学习 图像识别" -n 10

命令速查

# 1. 关键词搜索（自动选择数据源）
python3 scripts/search.py -q "关键词" -n 数量

# 2. 指定数据源
python3 scripts/search.py -q "query" -s arxiv,crossref
python3 scripts/search.py -q "query" -s pubmed
python3 scripts/search.py -q "深度学习" -s baidu_scholar

# 3. 年份筛选
python3 scripts/search.py -q "query" --year-from 2023 --year-to 2025

# 4. DOI 查询
python3 scripts/search.py --doi "10.1038/nature14539"

# 5. BibTeX 导出
python3 scripts/search.py --doi "10.1038/nature14539" --bibtex

# 6. 引用追踪（需 Semantic Scholar）
python3 scripts/search.py --citations "paper_id" -n 20

# 7. 作者检索（需 Semantic Scholar）
python3 scripts/search.py --author "Yann LeCun" -n 15

# 8. 论文综述（生成每篇论文的结构化摘要模板，AI 据此撰写综述）
python3 scripts/search.py -q "关键词" -n 5 --summarize
python3 scripts/search.py -q "关键词" -n 5 | python3 scripts/summarize.py

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五大数据源

百度学术需设置环境变量：export BAIDU_QIANFAN_API_KEY="bce-v3/ALTAK-xxx"

获取方式：https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/apiKey（免费，每天 50 次）

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智能路由规则

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输出格式

{
  "query": "...",
  "sources": ["arxiv", "crossref"],
  "count": 10,
  "results": [
    {
      "source": "arxiv",
      "id": "paper_id",
      "title": "...",
      "authors": [{"name": "..."}],
      "abstract": "...",
      "year": 2024,
      "published": "2024-01-15",
      "doi": "10.xxxx/xxxxx",
      "url": "https://...",
      "pdf_url": "",
      "citation_count": 42,
      "venue": "NeurIPS 2024",
      "categories": ["cs.CL"]
    }
  ]
}

百度学术结果额外包含 aiAbstract（AI 智能摘要）字段。

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参考文档

• references/routing-guide.md — 数据源选择决策树
• references/commands.md — 完整命令行参数
• references/field-mapping.md — 字段详解