--- name: sn-search-academic version: 1.0.0 category: 生活与工具 trigger_words: tags: platform: coze source: DeepseekModel source_url: https://deepseekmodel.com/skill?id=opensensenova-sensenova-skills-skills-sn-search-academic-skill-md --- name sn-search-academic description 用于学术调研、论文精读、相关工作梳理、百科知识查询和引用链追溯。 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 脚本 用途 主要输入 主要输出 scripts/search.py 搜索论文/百科 query ，可选 --source 、 --limit 、 --category 、 --lang 按 source 分组的论文/百科条目，位于 source_results[*].items scripts/paper.py 列出章节，读取论文全文或章节 论文 ID，可选 --source 、 --list_section 、 --section 章节列表位于 sections ；全文或章节正文位于 content scripts/refTree.py 查询引用树 --paper_id 、 --title ，可选 --direction 参考文献与被引论文，位于 source_results[*].references / source_results[*].citations 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 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 [选项] 参数 说明 默认值 query 搜索关键词，必填位置参数 - --source , --sources , -s 搜索源；支持重复传参或逗号分隔 all --limit , -n 每个 source 返回数量 10 --category , -c ArXiv 分类过滤，只传给支持分类的 source - --lang , -l 语言提示，只传给支持语言参数的 source - --output , -o 将最终 JSON 写入文件 - --provider-timeout 每个 provider 的超时时间，单位秒； 0 表示不限制 60 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] 参数 说明 默认值 id 论文 ID。arXiv 支持原始 ID、 arXiv: 前缀、abs/pdf URL；PMC 支持 PMC11119143 、 11119143 、PMC URL - --source 论文来源： arxiv 或 pmc arxiv --section , -s 读取指定章节；不填则读取全文 - --list_section , --list-section 列出论文可用章节，不返回正文；不能和 --section 同时使用 false --output , -o 将最终 JSON 写入文件 - 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 --title [选项] 参数 说明 默认值 --paper_id 论文 ID：Semantic Scholar ID、DOI、ArXiv ID、PMID 等 - --title 论文标题，必填 - --direction 查询方向： references 或 citations ；不填则两者都查 - --source , --sources , -s 引用树 source；当前支持 all 、 semantic all --limit , -n 每个 source、每个 direction 返回数量 10 --api-key Semantic Scholar API 密钥，可选 - --provider-timeout 每个 provider 的超时时间，单位秒； 0 表示不限制 60 --output , -o 将最终 JSON 写入文件 - 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。 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 。 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。 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> 。 如果需要整体理解，再不带 --section / --list_section 读取全文。 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） ： 关键词搜索找到高相关论文 → 取其 paper_id 或 arxiv_id 和 title