ZLHad Literature Search — 文献检索助手
专为撰写 Related Work / 文献综述设计的学术文献检索工具。从 IEEE Xplore、Semantic Scholar、arXiv 等学术数据库检索论文，收集元数据、摘要和 BibTeX，为后续撰写文献综述提供素材。
核心能力
| 数据源 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
| IEEE Xplore | REST API (无需密钥) | 默认首选，IEEE 顶刊/顶会全覆盖 |
| Semantic Scholar | Graph API v1 | 跨数据库搜索，含 TL;DR 和引用数 |
| arXiv | Atom API | 预印本，最新研究进展 |
| Google Scholar | WebSearch 备用 | 补充搜索，覆盖面广 |
参考文件
详细参考资料按主题拆分到独立文件，按需查阅：
- IEEE 顶刊/顶会参考 — 通信、CS/AI 领域推荐期刊与会议列表
- 最终报告模版 — 总览文件与子方向文件的输出格式模版
- 使用案例 — 完整的端到端搜索案例演示
- 搜索参数说明 — search.py 所有命令行参数的详细说明
工作流程
阶段 1：交互式需求确认（必须）
在开始搜索之前，必须与用户确认以下信息。使用 AskUserQuestion 工具逐一确认：
第一轮提问（核心需求）：
向用户提出以下问题，可以一次性提出：
- 研究主题：你要查找的具体研究主题是什么？（例如："movable antenna beamforming"、"LLM-based network optimization"）
- 使用场景：这些文献用于什么？（例如：Related Work 的某个子节、完整综述、开题调研）
- 期刊/会议偏好：
- 默认 IEEE 顶刊（TWC, TCOM, TSP, JSAC, TMC, TCCN, TVT, IoT-J, WCL 等）
- 是否需要包含会议论文（ICC, GLOBECOM, WCNC, INFOCOM 等）
- 是否需要扩展到非 IEEE 源（arXiv, Semantic Scholar）
- 时间范围：优先查找哪个时间段的论文？（默认近 3 年）
- 最终精选数量：最终报告中希望保留多少篇？给出目标区间，例如：
- Related Work 某个子节：10-15 篇
- 完整 Related Work：20-40 篇
- 开题调研/综述：50-80 篇
- 默认建议：25-40 篇（搜索阶段会广泛收集，最终报告精选到目标区间）
- 已知文献：是否已经有一些相关论文？（有助于确定搜索方向和避免重复）
根据用户回答，确定搜索策略：
- 拆解 2-5 组搜索关键词（不同角度、不同术语）
- 确定数据源优先级
- 确定筛选条件（年份、期刊、引用数等）
- 根据目标数量，预估每个子方向分配的论文名额
向用户简要展示搜索计划（含各子方向预估数量）后，确认是否开始。
阶段 2：多轮搜索执行
使用 Python 脚本执行搜索：
cd ~/.claude/skills/literature-search
python3 scripts/search.py --keywords "hybrid action deep reinforcement learning" \
--sources ieee semantic_scholar arxiv \
--max-results 30 \
--time-range 3y \
--sort relevance \
--output-dir results
完整参数说明见 搜索参数说明。
⚠️ 关键词构造规则（踩坑经验，必读）
IEEE Xplore 的 REST 搜索对多词引号短语极其敏感——多个引号短语之间默认是 AND-of-exact-phrase 匹配，
一次塞入多个并列概念（例如 "TD3 UAV offloading" "resource allocation"）几乎必定返回 0 结果。
推荐做法（单关键词原则）：
- 每次搜索只传 1 个 2–4 词的精炼短语（
--keywords "hybrid action reinforcement learning"） - 禁止把多个并列概念拼进同一个
--keywords调用 - 不同角度 → 发起多轮搜索，每轮 1 个关键词，最后用
--merge合并去重
如果必须一次传多个关键词：
- 默认
--match-mode any（v2 起默认）会用 OR 连接，保持高召回 - 仅当你明确想要 AND-of-exact-phrase 的严格过滤时才用
--match-mode all - 中文关键词：IEEE/arXiv 是英文库，先翻译成英文再搜；可以在
--round-id中保留中英文对照便于回溯
多轮搜索策略
不要只用一组关键词！针对同一主题，从不同角度搜索：
- 核心术语搜索：直接使用研究主题的标准术语
- 同义词/变体搜索：使用不同表述（如
"reconfigurable intelligent surface"vs"RIS"vs"intelligent reflecting surface"） - 方法论搜索：从技术方法角度搜索（如
"deep reinforcement learning resource allocation"） - 应用场景搜索：从应用角度搜索（如
"UAV trajectory optimization"） - 补充搜索：如果某个子方向结果不够，追加搜索
每轮搜索结果会自动去重合并。
故障处理（Failure Recovery）
| 现象 | 诊断 | 行动 |
|---|---|---|
| 返回 0 篇 | 关键词太长/太具体/AND 过严 | 拆分成更短短语；或 --match-mode any；或换同义词 |
| 返回超时/连接失败 | 源暂时不可用 | 换 --sources arxiv crossref；先跑 --health 诊断 |
| HTTP 429 / Semantic Scholar 长延时 | 被限流 | 等待 60s 后重试；或从 --sources 中临时移除 S2 |
| 结果 < 3 篇 | 关键词过于specific | 提示 AI 换更generic的 2-3 词短语重试 |
搜索前先跑 health check（强烈推荐）：
python3 scripts/search.py --health
根据返回的 ok 和 latency_ms 动态调整 --sources 列表，跳过不可用源。
Google Scholar 补充搜索（当 API 搜索结果不够时）：
使用 WebSearch 工具搜索：
site:scholar.google.com "exact phrase" related topic
或搜索特定期刊：
site:ieeexplore.ieee.org "keyword" "IEEE Transactions on"
阶段 3：结果整理与最终报告生成
搜索完成后，合并所有轮次结果去重，然后进行分析整理：
- 合并去重：
python3 scripts/search.py --merge results/*_papers.json -o results - 读取合并后 JSON，筛选 IEEE 顶刊/顶会论文（默认保留 Early Access；仅当用户明确要求"不要 Early Access / 只要正式发表"时排除）
- Early Access 识别启发式（IEEE REST 不返回 volume/issue，可用以下规则粗判）：
volume == ""且number == ""且pages为 "1--xx" → 很可能 Early Access- 需要精确判断时，对候选 DOI 调用 Crossref：
https://api.crossref.org/works/{doi}， 若返回的message.volume和message.page均缺失则标记为 Early Access
- 自动初筛（当结果 > 40 篇时）：按 venue 白名单 + 年份 + citation count 过滤到目标数量
- 优先级：
IEEE 顶刊 IF > 与主题的 abstract 相关度 > 引用数 > 发表时间
- 优先级：
- 分类整理：根据论文内容将论文归入 Related Work 子方向
- 生成分类映射 JSON（categories.json）并调用最终报告生成
生成最终报告
准备分类映射文件 categories.json，格式为 {"子方向名称": [DOI列表]}:
{
"A. AIGC/LLM Inference at Edge": [
"10.1109/TMC.2024.3415661",
"10.1109/TWC.2024.3497923"
],
"B. SAGIN Resource Management": [
"10.1109/JSAC.2024.3459073"
]
}
然后生成最终报告：
python3 scripts/search.py --finalize results/merged_papers.json \
--categories categories.json \
--topic "Hierarchical AIGC Inference in SAGIN" \
-o results
输出格式和模版详见 最终报告模版。
阶段 4：与用户确认结果
向用户展示最终报告后：
- 询问是否需要补充搜索某个子方向
- 询问是否需要排除/增加某些论文
- 询问是否需要调整分组方式
- 确认最终结果后，可将 BibTeX 导出到用户论文项目目录
依赖安装
pip install requests feedparser
快速参考（踩坑速查）
| 场景 | 正确做法 | 错误做法 |
|---|---|---|
| 多关键词搜索 | 1 关键词/轮，多轮 merge | 一次塞 2+ 多词短语到 --keywords |
| 中文主题 | 先翻译为英文，--round-id 存中英对照 |
直接用中文喂给 IEEE |
| Semantic Scholar 429 | 从 --sources 临时去掉 |
硬刷直到 timeout |
| 结果 = 0 | 短语拆短 / 换同义词 / --match-mode any |
直接放弃 |
| 结果 > 40 篇 | venue + 年份 + citation 初筛到目标数 | 全部丢给用户手动筛 |
| Early Access 判断 | 默认保留；需要时用 Crossref 补 volume/issue | 靠肉眼看 contentType 字段 |
| 读摘要 | 直接读 JSON 字段（完整） | 从 markdown 预览中 grep |
注意事项
- IEEE Xplore 搜索使用网页 REST 端点，无需 API Key，但有速率限制，搜索间隔建议 >= 1 秒
- IEEE Xplore 默认匹配模式已改为
--match-mode any（OR 连接，高召回），AND 严格模式请显式传--match-mode all - Semantic Scholar API 免费层 1000 次/5min，但经常 429 限流；搜索前跑
--health确认可用性 - arXiv API 无需密钥，但建议控制请求频率
- Crossref 可作为 DOI 元数据的权威来源，用于补全 volume/issue/pages 和识别 Early Access
- 多轮搜索时自动去重（基于 DOI → arXiv ID → 标题哈希）
- 如果某个源连接失败，会自动跳过并使用其他源
- 搜索结果保存在
results/目录，包含时间戳，不会覆盖历史记录 - JSON 和 Markdown 报告中的摘要都保持完整，不做截断；若只读 markdown 截取了前 N 字符，请改读
*_papers.json的abstract字段 - IEEE 顶刊/顶会完整列表见 IEEE 顶刊/顶会参考