# Academic Literature Search

> 学术文献搜索——论文 / 方法名 / 数据集 / 基准 / 综述

- Skill: `antins-labs/academic-literature-search` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add antins-labs/academic-literature-search`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/antins-labs/academic-literature-search/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: antins-labs (https://skillmd.com/u/antins-labs)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/antins-labs/academic-literature-search

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## 目标
学术检索有专门的高权威入口（arXiv / Semantic Scholar / OpenReview / Google Scholar / ACL Anthology）和专门的关键词形态（方法名 / 数据集名 / 基准名）。本 skill 给出 7 条核心规则。

## 适用场景
- 找论文原文 / 方法定义 / 数据集卡片
- 找最新 SoTA / leaderboard
- 找综述定位领域

## 规则（共 7 条）
1. **学术入口优先**：Semantic Scholar / OpenReview / arXiv / ACL Anthology / Google Scholar，比通用 Web 搜索更准。
2. **方法名 / 数据集名当实体处理**：用引号锁定 `"Chain of Thought"` / `"GSM8K"`，避免分词。
3. **优先 venue + 年份**：`NeurIPS 2023 <method>`，命中正文比博客解读更直接。
4. **综述定位领域**：进入新领域先搜 `survey` / `review`，比单篇论文更高效。
5. **代码 + 论文双向链接**：Papers with Code / 论文里的 GitHub link 用于复现与方法细节。
6. **引文图谱用 Semantic Scholar / Connected Papers**：找前置工作与后续工作。
7. **预印本与正式版差异**：arXiv 版与会议正式版可能有差别，引用结论以正式版为准。

## 执行流程
1. 识别目标类型：method / dataset / benchmark / paper / survey。
2. 选学术入口 → 引号 + venue + 年份。
3. 命中后看 abstract → 看代码仓库 → 看引文图谱。

## 关联 skill
- `official_docs_api_search` — 工业界文档
- `github_search` — 论文配套代码仓库
- `general_query_construction` — query 构造上游