Agent Skills
返回列表
学术文献统一检索器

学术文献统一检索器

行业专业 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_0611a1f0/unified-research-finder 到当前 AI 助手。

技能介绍

这个技能解决什么问题

做文献调研时经常遇到一个两难:PubMed 在医学与生命科学领域最权威,但收录范围偏窄;Google Scholar 学科覆盖广、带被引次数和 PDF 全文链接,可官方站对大陆网络经常直接拦截。两边分开检索不仅耗时,结果还大量重叠,人工按 DOI 和标题去重既枯燥又容易出错。更麻烦的是,遇到限流或验证码时,不少工具会悄悄返回缓存结果甚至编造条目,污染引用列表。

Unified-Research-Finder 把这件事压缩成一次调用:默认同时查询 PubMed 官方 E-utilities API 与 Google Scholar 及镜像站,合并后按 DOI 或归一化标题去重。

核心能力与工作流程

真实优先。 第一原则是只返回脚本真实拿到的记录。检索无果、源被拦截、网络不通,一律明确标注「未找到」或如实说明,绝不生成虚假标题、作者、PMID、引用数或下载链接。

三条流程,按场景选择:

  • 流程 A(scripts/pubmed_search.py):面向医学、生物医学、影响因子场景。支持 MeSH 与字段限定、--sort pub_date 按日期排序、--pmids 直接查 PMID,输出 pmid/title/authors/journal/abstract/doi 等字段。
  • 流程 B(scripts/scholar_search.py):面向全学科检索、被引次数与 PDF 全文。默认 auto 模式按优先级回退 kiphub → 烂番薯 → 学术搜索Pro → 灯塔 JSON → 香港镜像/官方站,任一源 403/验证码/超时即尝试下一个。
  • 流程 C(scripts/unified_search.py):默认推荐路径。双库并行检索后合并去重,输出统一记录并带 db 字段标注来自 PubMed 还是 Scholar。

去重与输出。 每条记录包含标题、作者、年份、来源、摘要片段、被引次数、DOI、原文与 PDF 链接。去重默认开启,脚本会返回 dedup_note,你需要在报告里原样告知用户「已开启多库去重,可手动关闭」;想保留重复项就用 --no-dedup 重跑。合并计数可附注:「共合并 N 条,去重后 K 条(移除 R 条重复)」。

限流兜底。 批量检索触发限流时,脚本输出 api_key_hint: true,此时引导用户注册免费 NCBI API key,仅通过命令参数或 NCBI_API_KEY 环境变量传入,不写入文件。全部 HTTP 源被拦截时,可选装 Playwright 走 --browser 无头渲染兜底,但这是重模式,按需启用,灯塔 JSON 源本身无需浏览器。

适用边界

  • 只做检索与元数据聚合,不含摘要生成、全文翻译或引用管理,后处理需配合其他 skill。
  • Scholar 镜像的可用性取决于第三方后端,灯塔近期有 500/超时记录,失败时如实反馈即可,不要臆造结果。
  • 被引次数与影响因子直接取自各源原始数据,未经二次核验,严肃投稿前建议用 Crossref / JCR / 中科院分区复核。
  • PubMed 侧只做查询与链接拼装,不替代数据库本身的收录范围判断。

使用场景

  • 研究生撰写论文综述,需同时检索 PubMed 与 Google Scholar,按 DOI 去重后整理文献列表
  • 临床医生查找某疾病最新 RCT 试验,要求按发表日期排序,获取 PMID 和 DOI 链接
  • 生物医学研究者查询某作者发表的所有文献,需从 PubMed 获取完整元数据
  • 跨学科研究者搜索某主题文献,希望同时获取被引次数和 PDF 全文,但官方 Scholar 被网络拦截

适合人员

  • 医学研究生:撰写论文综述时需要真实可查证的文献来源,拒绝编造的引用和 PMID
  • 临床医生:在门诊间隙快速查找最新治疗指南或 RCT 试验,关注 PubMed 权威数据和 PMID 链接
  • 生物信息学研究者:需要跨库检索 PubMed 与 Google Scholar,按 DOI 去重后导入文献管理工具
  • 实验室 PI:监控某研究方向最新进展,关注影响因子和高被引论文,避免遗漏重要文献