scholar-search

概述

本 skill 通过统一的命令行脚本 scripts/scholar-search.py 封装 arXiv 和 Semantic Scholar API，支持学术论文检索、详情拉取、引用网络扩展与作者轨迹分析。

前置条件

• - Python
• 所需依赖：INLINECODE1

  pip install requests
  

• - 环境变量要求：

• - 当我在对话中直接提供 Semantic Scholar API Key 时，必须先写入：

  python scripts/set_s2_api_key.py --api-key "<我提供的key>"
  

• - 写入策略：S2_API_KEY 已存在则覆盖，不存在则自动追加到 scripts/.env。
• 读取策略：优先读进程环境变量 S2_API_KEY，若未设置则回退读取 scripts/.env。
• 命令占位符约定：

可用工具

• - scripts/scholar-search.py：主检索脚本，执行 arXiv + Semantic Scholar 联合检索与结果整理。
• INLINECODE10：写入或覆盖 .env 中的 S2_API_KEY，用于配置 Semantic Scholar API Key。

详细操作手册

• - references/semantic-scholar-api-reference.md：Semantic Scholar API 的端点、参数与字段参考，用于核对调用细节。
• INLINECODE14：arXiv API 的查询语法与参数说明，用于核对 arXiv 检索细节。

工作流

1) 解读我的需求

1. 1. 查询实体：关键词、paperid、authorid、DOI、arXiv ID、作者姓名，学科等等。
2. 时间和过滤：year、venue、publicationTypes、fieldsOfStudy、cat 分类
3. 规模目标：目标条数
4. 输出语言：中文
5. 类型偏好：是否只要 conference/期刊、是否只要 2024 年后等硬条件

输出语言决策：

• - 如果我的查询包含“中文”“用中文”“中文回答”“总结成中文”等词 -> 强制全部输出中文。
• 如果我的查询是纯英文或学术术语为主 -> 保持论文标题/作者/会议期刊原文，分析描述用中文。
• 其他情况默认中文，并在描述字段中保持中文表达。

2) 可用的搜索引擎与使用

arxiv搜索引擎

• - 追踪最新预印本（按提交时间倒序）
• 按学科/作者做前沿扫描
• 用 arXiv ID 快速获取单篇或多篇元数据（标题、摘要、作者、PDF链接等）

核心参数速查（建议优先掌握这6个，覆盖 95% 场景）

时间过滤语法（常用但非必备）
在 search_query 中加：
submittedDate:[YYYYMMDDTTTT TO YYYYMMDDTTTT]
示例：submittedDate:[202501010000 TO 202603082359]（2025年1月1日到2026年3月8日）

快速上手案例
CODEBLOCK2

高级/注意事项（仅在需要时深入）

• - searchquery + idlist 组合：idlist 为主，searchquery 作二次过滤。
• 限流：每 3 秒 1 次请求，单连接；
• 完整语法、错误码、返回字段详解 → INLINECODE43

• - 想最新/热门 → 用 sortBy=submittedDate / lastUpdatedDate + INLINECODE46
• 模糊主题搜 → search_query + INLINECODE48
• 已知 ID → 优先 id_list，速度最快、准确最高
• 需要时间范围 → 加 INLINECODE50
• 结果太多/太少 → 调整 maxresults 或细化 searchquery（如加 cat: / au:）

高级用法参考：INLINECODE51

semantic scholar 搜索引擎

• - 主题/关键词搜高影响力论文（带 citationCount 排序）
• 论文详情 + PDF/开放获取判断
• 沿引用链扩展（citations/references）
• 作者轨迹分析（author/{id}/papers）
• 标题精确匹配或术语上下文片段定位

核心参数速查（覆盖 90% 场景）

关键约束（精简版）

• - paper/search：limit <= 100 且 offset + limit < 1000。
• INLINECODE78：limit <= 1000 且 offset + limit < 10000。
• INLINECODE81、paper/{id}/citations、author/{id}/papers：limit <= 1000。
• INLINECODE85：必须有 query，不要依赖 limit。
• INLINECODE88：必须有 query；建议不传 fields；limit <= 1000；offset 不稳定不建议依赖。
• 以上规则在脚本参数校验中会优先拦截；完整细则与返回字段定义见 references/semantic-scholar-api-reference.md。

快速上手案例

# 1. 主题检索（推荐默认入口，带关键字段）
python scripts/scholar-search.py --source semantic_scholar --endpoint paper/search --params '{"query":"large language model reasoning","limit":15,"offset":0,"fields":"paperId,title,year,authors,abstract,citationCount,venue,openAccessPdf,url,externalIds"}'

# 2. 标题精确匹配（单条最准）
python scripts/scholar-search.py --source semantic_scholar --endpoint paper/search/match --params '{"query":"Attention Is All You Need","fields":"paperId,title,authors,year,abstract,url,venue"}'

# 3. 论文详情（已知任意 ID）
python scripts/scholar-search.py --source semantic_scholar --endpoint paper/arXiv:2312.17485 --params '{"fields":"title,abstract,authors,citationCount,openAccessPdf,url"}'

# 4. 引用扩展（看谁引用了这篇）
python scripts/scholar-search.py --source semantic_scholar --endpoint paper/PMID:12345678/citations --params '{"limit":20,"offset":0,"fields":"citingPaper.paperId,citingPaper.title,citingPaper.year,citingPaper.citationCount"}'

# 5. 作者轨迹（某作者所有论文，按时间过滤）
python scripts/scholar-search.py --source semantic_scholar --endpoint author/1741101/papers --params '{"limit":30,"offset":0,"publicationDateOrYear":"2023:2026","fields":"title,year,venue,citationCount"}'

3) 结果质量检查与继续检索条件

1. 1. 数量不足（例如 < 3）
2. 与我的主题偏离明显
3. 关键字段缺失较多（标题、ID、来源链接、摘要）

结束检索条件：

1. 1. 数量达到目标或可接受范围
2. 主题匹配度高
3. 继续检索收益低

补充策略：先在同一数据源内改写查询重试 1 次；仍不足再切到另一源补充 1 次。

相关性分层（输出前必须执行）

• - 高相关：直接研究 query 主题本身，或以 DeepSeek 作为核心对象/核心方法（优先详细输出）。
• 中相关：将 DeepSeek 作为主要对比基线、实验对象或关键组成部分。
• 弱相关：仅在实验、附录或背景中提及 DeepSeek。

排序优先级：

1. 1. 相关性（高 > 中 > 弱）
2. 时间（新到旧）
3. 引用数（高到低，未知置后）

必须停止并输出结果的条件（任一满足即终止）：

1. 1. 已获取 >= 目标数量的合格论文（合格 = 有标题 + paperId + year + abstract/TL;DR 至少一项）。
2. 本轮与上一轮相比，新论文重复率 > 70% 或没有明显新信息。
3. 已连续执行 3 轮检索（含 query 改写重试）。
4. 当前结果平均 citationCount < 3 且 year 均在近 3 年内（领域过新或 query 过窄）。
5. 我明确表示“够了”“停止搜索”。

4) 输出要求（最终向我输出的内容格式要求）

1. 1. 每篇论文必须按以下结构输出，缺一项即判失败。
2. 每篇开头必须是独立一行（前后空一行）：INLINECODE95
3. 标题必须是一级标题：INLINECODE96
4. 若有 TL;DR，标题下一行输出：TL;DR: {文本} — 来自 {来源}；无则整行删除。
5. 元数据固定三行、固定顺序、字段名必须加粗：

链接：Semantic Scholar | PDF：PDF
（无 PDF 时删除 | **PDF**... 整项，不得写"无/未知"）

1. 6. 作者行：INLINECODE99
2. 领域行：**领域**：{领域1, 领域2}（无则整行删除）
3. 必须包含：

1. 9. 可选字段只能放在：

输出限制

1. 1. 严禁任何开场白、总结、结尾、过渡语。
2. 严禁改字段名、改顺序、压缩结构、合并段落。
3. 输出必须直接从第一篇 ----------- 开始。
4. 不可将原本单篇信息详细的论文只输出少部分信息。

示例输出（仅供参考）

-----------

# 1. **Hierarchical Token Pruning for Efficient Vision-Language Reasoning**
TL;DR: 通过分层裁剪视觉与文本 token，在保持精度的同时显著降低推理开销 — 来自 Semantic TL;DR

**论文信息**：
**来源**：arXiv | **发表/更新日期**：2026-01-09 | **引用数**：未知 | **影响力引用**：未知 | **开放获取**：是

**链接**：[Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/paper/Hierarchical-Token-Pruning-Example/abcdef123456) | **PDF**：[PDF](https://arxiv.org/pdf/2601.00999)

**作者**（前3位 + et al.）：Mina Park, David Lin, Q. Herrera et al.
**领域**：Computer Science, Vision-Language Models

### 研究内容
该研究提出分层 token pruning 框架，在不同网络深度动态移除低贡献 token。实验显示该方法在多项视觉问答与检索任务上实现更优的效率-性能折中。

### 摘要关键点
- 设计了跨层一致性的 token 重要性评分机制。
- 在多个基准上显著减少 FLOPs 与延迟，同时维持接近基线的准确率。
- 提供消融实验，验证不同裁剪率与层级策略的影响。

5) 失败处理

1. 1. API 失败：回显脚本返回的 error 字段（含 HTTP 状态码、错误信息、已尝试参数）
2. 无结果：给出可执行的 query 改写建议（同义词、上位词、放宽过滤）
3. 参数错误：明确指出错误参数并给出修正后的完整调用命令
4. 字段缺失：标注"未知/缺失"，不得补写未返回信息
5. 429/配额处理顺序：

1. 6. 结果过少模板：

6) 执行硬约束

1. 1. 每轮检索只做最小必要请求，优先复用已获取结果
2. 输出前必须完成字段真实性校验
3. 不使用未验证端点，不引用未在响应中出现的数据
4. 若我给出硬过滤（如 year>=2024、conference only），必须优先编码到参数中再发起请求