Sn Search Academic

sn-search-academic - 学术搜索

凭证配置

API key、token 与 cookie 统一建议写在仓库根目录 .env（参考 .env.example），并由 runtime 或用户在执行前加载为同名环境变量。脚本仍只从环境变量或显式 CLI 参数读取凭证；不要把真实密钥写入 skill payload、报告、日志或提交。

使用三个统一入口完成学术调研：

• search.py：搜索论文和百科条目
• paper.py：列出论文章节，读取论文全文或指定章节
• refTree.py：查询论文的 references 和 citations

不要直接调用历史 provider 脚本；它们只是统一入口的内部实现细节。 需要 provider 回退链、参数分发或完整输出字段时，按需读取 references/search.md、references/paper.md、references/refTree.md。

可用脚本

执行约定

本技能的 scripts/...、requirements.txt、references/... 路径均相对本 skill 目录；若当前工作目录不同，先解析为绝对路径，不要依赖 ${SKILL_DIR} 运行时变量。

调用约定：

• 不要并行启动多个本技能脚本；search.py 和 refTree.py 内部已经处理并发、超时和 provider 回退链。
• 长结果优先加 --output <path> 写入文件，再读取必要字段，避免终端输出过长。
• --provider-timeout 表示单个 provider 超时；默认使用脚本内置超时。

依赖

首次运行或脚本提示缺库时，使用本技能的依赖清单安装到当前 Python 环境：

python3 -m pip install -r requirements.txt

不要在脚本内部自动安装依赖。若安装失败、网络不可用或包不可用，停止使用对应脚本并改用 WebSearch/browser-use，说明缺少依赖。

Crawler 回退还需要额外运行时环境：

python3 -m playwright install firefox

arxiv_crawler_search.py 和 semantic_scholar_crawler_refTree.py 还需要 Node.js，以及某个当前目录或祖先目录中已安装 camoufox-js 的 node_modules。缺少这些环境时，不要尝试绕过；改用非 crawler provider 或网页搜索。

参数说明

search.py

统一搜索入口。默认搜索所有支持的 source，并按 source 分组返回结果。

python3 scripts/search.py <query> [选项]

支持的 --source：

• all
• arxiv
• semantic
• google_scholar
• pubmed
• ssrn
• wikipedia

示例：

python3 scripts/search.py "retrieval augmented generation" --limit 5
python3 scripts/search.py "diffusion model" --source arxiv,semantic --category cs.CV --limit 5
python3 scripts/search.py "阿尔茨海默病 多模态诊断" --source pubmed,wikipedia --lang zh --limit 5
python3 scripts/search.py "open source governance" --source ssrn --limit 10
python3 scripts/search.py "agentic memory" --source all --limit 8 --output results/search.json

paper.py

统一论文阅读入口。默认按 arXiv 论文读取；读取 PMC 论文时显式传 --source pmc。不确定章节名时先用 --list_section 列出可用章节，再用 --section 精读。

python3 scripts/paper.py <id> [选项]

示例：

python3 scripts/paper.py 2603.00729
python3 scripts/paper.py 2603.00729 --list_section
python3 scripts/paper.py arXiv:2603.00729 --section introduction
python3 scripts/paper.py 2603.00729 --section method --output results/paper-method.json
python3 scripts/paper.py PMC11119143 --source pmc
python3 scripts/paper.py PMC11119143 --source pmc --list-section
python3 scripts/paper.py PMC11119143 --source pmc --section results

refTree.py

统一引用树入口。--paper_id 和 --title 都必填；标题用于回退时精确匹配。

python3 scripts/refTree.py --paper_id <paper_id> --title <title> [选项]

注意：参数名是 --paper_id，不是 --paper-id；paper_id 不支持位置参数。

示例：

python3 scripts/refTree.py --paper_id "2309.16609" --title "Qwen Technical Report"
python3 scripts/refTree.py --paper_id "2309.16609" --title "Qwen Technical Report" --direction references --limit 20
python3 scripts/refTree.py --paper_id "10.1038/s41586-024-07487-w" --title "AlphaFold 3" --direction citations
python3 scripts/refTree.py --paper_id "2309.16609" --title "Qwen Technical Report" --output results/refTree.json

输出格式

所有脚本都输出 JSON。先看顶层 success；失败时读取 error、errors 和 attempts 判断是无结果、超时还是 provider 失败。

search.py 输出

CLI 输出的顶层不包含 items，论文条目在 source_results[*].items 中：

{
  "success": true,
  "query": "retrieval augmented generation",
  "provider": "search.py",
  "sources": ["arxiv", "semantic"],
  "source_results": [
    {
      "source": "arxiv",
      "success": true,
      "provider": "arxiv_official",
      "items": [
        {
          "source": "arxiv",
          "provider": "arxiv_official",
          "title": "Example title",
          "abstract": "Example abstract",
          "citation_count": null,
          "arxiv_id": "2301.00001",
          "url": "https://arxiv.org/abs/2301.00001"
        }
      ],
      "attempts": [],
      "error": null
    }
  ],
  "errors": [],
  "error": null
}

常用 item 字段：

• 通用：title、abstract、snippet、url、citation_count、doi
• arXiv：arxiv_id、pdf_url、categories
• Semantic Scholar：paper_id、venue、year
• SSRN：doi、year、publication_date、publisher、container（container 为 SSRN working paper 系列名称，如 "SSRN Electronic Journal"）
• PubMed：pmid、pmc_id、journal、pub_date
• Wikipedia：page_id、word_count、section_title

paper.py 输出

默认读取全文；指定 --section 时读取章节。正文在顶层 content：

{
  "success": true,
  "source": "arxiv",
  "provider": "arxiv_html",
  "arxiv_id": "2603.00729",
  "section": "introduction",
  "content": "<全文或章节正文>",
  "char_count": 12345,
  "attempts": [],
  "error": null
}

指定 --list_section 时只返回章节结构，不返回 content：

{
  "success": true,
  "source": "arxiv",
  "provider": "arxiv_html",
  "arxiv_id": "2603.00729",
  "section_count": 2,
  "sections": [
    {"name": "Abstract", "level": 0},
    {"name": "1 Introduction", "level": 1}
  ],
  "attempts": [],
  "error": null
}

常用字段：

• arXiv：arxiv_id、title、abs_url、html_url、pdf_url、section_count、sections
• PMC：pmc_id、pmid、title、pmc_url、section_count、sections
• 指定 --list_section 时返回 sections 和 section_count，不包含 content
• 指定 --section 时会包含 section；不指定 --list_section / --section 时读取全文

refTree.py 输出

引用树结果在 source_results[*].references 和 source_results[*].citations：

{
  "success": true,
  "id": "2309.16609",
  "title": "Qwen Technical Report",
  "provider": "refTree.py",
  "direction": "all",
  "source_results": [
    {
      "source": "semantic",
      "success": true,
      "provider": "semantic_official",
      "references": [
        {
          "title": "Example reference",
          "abstract": "Example abstract",
          "citation_count": 128,
          "paper_id": "example-reference-id",
          "arxiv_id": "2301.00001"
        }
      ],
      "citations": [
        {
          "title": "Example citing paper",
          "abstract": "Example abstract",
          "citation_count": 42,
          "paper_id": "example-citing-id",
          "doi": "10.1234/example"
        }
      ],
      "attempts": [],
      "error": null
    }
  ],
  "errors": [],
  "error": null
}

如果使用 --output，三个脚本都会在 JSON 中额外加入 output_path。

并发与限流约定

这些脚本会访问外部学术服务，必须控制请求频率。 执行本技能脚本时：

• 不要并发运行多个搜索脚本。
• 不要使用并行工具同时调用多个 python3 scripts/... 命令。
• 一次只运行一个脚本命令，等待结果返回后再运行下一个。
• 批量查询时，优先使用脚本自带的 --limit、--id-list 等参数，而不是启动多个进程。
• 如果需要连续调用，按顺序执行，并在必要时等待数秒。

全文阅读工作流

搜索结果只有摘要时，用 paper.py 先列章节，再补充全文或关键章节。

1. 先用 search.py 搜索，优先从 source_results[*].items 里记录 title、arxiv_id、pmc_id、paper_id、doi、citation_count。
2. 如果条目有 arxiv_id，先用 python3 scripts/paper.py <arxiv_id> --source arxiv --list_section 查看章节；再用 --section <section> 精读。
3. 如果条目有 pmc_id，先用 python3 scripts/paper.py <pmc_id> --source pmc --list_section 查看章节；再按需读 --section <section> 。
4. 如果需要整体理解，再不带 --section / --list_section 读取全文。
5. 全文很长时使用 --output results/paper.json，再读取 content、sections、char_count 等字段。

引用追溯工作流

通过论文的引用关系发现关键词搜索覆盖不到的相关工作。

通过 references 找奠基工作，通过 citations 找后续进展。refTree.py 需要同时传论文 ID 和标题。

后向追溯（找奠基工作）：

1. 关键词搜索找到高相关论文 → 取其 paper_id 或 arxiv_id 和 title
2. refTree.py --paper_id "<id>" --title "<title>" --direction references --limit 20 → 找到高引参考文献
3. 筛选与研究问题相关的条目 → 用 paper.py深入阅读

前向追踪（找后续进展）：

1. 找到领域奠基论文或关键论文 → 取其 ID
2. refTree.py --paper_id "<id>" --title "<title>" --direction citations --limit 20 → 找到近期高引跟进工作
3. 筛选与研究问题相关的条目 → 用 paper.py深入阅读

引用链：构建演化路径

1. 从种子论文 A 出发 → backward 找到 A 的关键参考文献 B
2. 从 B 出发 → forward 找到引用 B 的后续工作（可能发现 A 没引用的相关论文 C）
3. 形成 B → A → ... 和 B → C → ... 的知识脉络

主工作流

严格遵循本工作流去执行学术搜索的全流程

1. 在提供的学术平台选择所有可能的平台搜索学术文献
2. 如果摘要不足或论文高度相关时，列出章节，尝试读取论文章节或全文，判断论文和搜索需求的相关性
3. 选择相关性高的论文，搜索它的参考文献和被引（使用引用追溯工作流）。
4. 选择引用树中 高引用的文献，执行步骤 2、步骤 3。
5. 重复以上步骤，进行多轮搜索，尽可能多的进行搜索。
6. 当文献数量、引用链和全文证据足够支撑回答时停止搜索，并在结论中说明主要依据。

ArXiv 分类速查

顶层领域可直接用（如 --category cs），子分类更精确（如 --category cs.AI）。