Skill: jibeilindong/academic-literature-search (version 0.1.3)

# 学术文献检索技能 ## 概述 这是一个专注于学术文献检索的专业工具，集成了多个权威学术数据库，提供全面、快速、准确的文献检索服务。支持多数据库并发检索、高级过滤、智能排序和多种输出格式。 ## 核心功能 ### 🔍 强大的检索能力 - **多数据库集成**：Semantic Scholar、Crossref、arXiv、PubMed - **智能查询解析**：自然语言、布尔运算、字段限定、短语搜索 - **并发检索**：同时查询多个数据库，毫秒级响应 - **高级过滤**：年份、引用数、期刊类型、开放获取、语言等 ### 📖 高级检索特性 - **自然语言查询** - **布尔运算符** (AND, OR, NOT) - **字段限定搜索** (title:, author:, year:) - **范围搜索** (year:2020-2024, citations:>100) - **通配符搜索** ### 🎯 精准的结果处理 - **智能去重**：基于DOI、标题、作者等多维度去重 - **多维度排序**：引用数、年份、相关性、影响力、趋势 - **高级过滤**：（期刊、开放获取、文献类型） - **结果丰富**：自动补充元数据、计算影响力指标 - **质量评分**：综合评分系统，提供最佳结果 ### 💬 丰富的输出格式 - **Markdown**：适合阅读和笔记 - **JSON**：适合程序处理 - **CSV/Excel**：适合数据分析和导入 - **BibTeX/RIS**：适合参考文献管理 - **HTML/XML**：适合网页展示和数据交换 ### ⚡ 性能优化 - **多级缓存**：内存、磁盘、分布式缓存 - **智能重试**：自动处理速率限制和网络错误 - **渐进式加载**：快速返回第一批结果 - **请求合并**：减少API调用次数 ## 支持的数据库 | 数据库 | 数据量 | 优势领域 | 速率限制 | |--------|--------|----------|----------| | Semantic Scholar | 2.33亿+ | AI、计算机科学、多学科 | 100请求/5分钟（无认证） | | Crossref | 1.4亿+ | 期刊文章、官方DOI | 无限制（礼貌使用） | | arXiv | 220万+ | 预印本、计算机、物理、数学 | 无限制 | | PubMed | 3500万+ | 生物医学、生命科学 | 10请求/秒 | ## 使用示例 ### 基本检索 ```python from agent import AcademicLiteratureSearchSkill import asyncio async def main(): skill = AcademicLiteratureSearchSkill() params = { "query": "deep learning in medical imaging", "databases": ["semantic_scholar"], "max_results": 10 } result = await skill.execute(params) print(result["results"]) asyncio.run(main()) ``` ### 高级检索 ```python params = { "query": "attention mechanism AND transformer", "databases": ["semantic_scholar", "crossref"], "year_range": "2020-2024", "max_results": 100, "sort_by": "citations", "min_citations": 50, "open_access_only": True, "output_format": "markdown" } ``` ### 作为库使用 ```python from agent import LiteratureSearchEngine async def search(): async with LiteratureSearchEngine() as engine: papers = await engine.search( query="reinforcement learning", databases=["semantic_scholar", "arxiv"], max_results=20 ) for paper in papers: print(f"{paper.title} - {paper.citation_count} citations") ``` ## 参数说明 ### 查询参数 | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | query | string | 必需 | 检索查询字符串 | | databases | array | ["semantic_scholar", "crossref"] | 使用的数据库列表 | | max_results | integer | 50 | 最大返回数量 (1-1000) | | year_range | string | - | 年份范围，如 "2020-2024" | | sort_by | string | "relevance" | 排序方式 | | sort_order | string | "desc" | 排序顺序 (asc/desc) | | open_access_only | boolean | false | 仅开放获取文献 | | min_citations | integer | - | 最小引用数 | | venue_filter | array | - | 期刊/会议过滤 | ### 输出参数 | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | output_format | string | "markdown" | 输出格式 | | output_file | string | - | 输出文件路径 | | interactive | boolean | false | 交互式模式 | | verbose | boolean | false | 详细输出 | | cache | boolean | true | 启用缓存 | | save_results | boolean | false | 保存结果到文件 | ## 配置说明 ### 环境变量 ```bash # API 密钥（可选，不设置也可运行，但建议设置自己的密钥） # 获取方式： # - Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org/product/api # - PubMed: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/account/ SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY="your_key_here" CROSSREF_API_EMAIL="[REDACTED_SECRET]" PUBMED_API_KEY="your_key_here" ``` ### 配置文件 复制 `config.example.yaml` 为 `config.yaml` 并修改配置。 ## 错误处理 - **网络错误**：自动重试，提供降级方案 - **API限制**：智能退避，多API密钥轮换 - **无效查询**：提供修正建议 - **无结果**：提供扩展搜索建议 ## 许可证 MIT License ## 安全与隐私 ### 数据流向 - 检索查询会发送到第三方API：Semantic Scholar、Crossref、PubMed、arXiv - 搜索关键词和论文元数据会被发送到这些服务 ### 建议 - 使用虚拟环境运行：`python -m venv venv && source venv/bin/activate` - 设置自己的 API 密钥以使用您的凭证 - 默认使用 [REDACTED_SECRET] 作为 Crossref 邮箱 - 缓存目录：~/.cache/openclaw/literature ### 隐私 - 如需高隐私保护，避免使用默认凭证 - 可在代码中审查网络请求目的地


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