Scholar Research Skill
Search and analyze academic papers from open access sources with credibility scoring and detailed summaries.
When to Use
- - User wants to find papers on a specific topic
- User needs credibility assessment of papers
- User wants summarized research with methodology
- User wants to track field evolution over time
- User needs figures/tables extracted from top papers
Data Sources (Free/Open Access)
The skill searches across these sources:
- - arXiv - Pre-prints (Physics, Math, CS, q-bio, q-fin)
- PubMed/PMC - Biomedical & Life sciences
- DOAJ - Peer-reviewed OA journals (all disciplines)
- OpenAlex - 250M+ papers metadata
- CORE - Largest OA full-text aggregator
- Semantic Scholar - Limited free tier
- Unpaywall - Finds free versions of paywalled papers
- CrossRef - All DOI metadata
- bioRxiv - Biology pre-prints
- medRxiv - Medicine pre-prints
- Zenodo - EU research data/papers
- HAL - French OA repository
- J-STAGE - Japanese OA repository
- SSRN - Economics, Law pre-prints
User-Added Sources
Users can add custom sources via config:
CODEBLOCK0
Scoring System
Default Weights (Total: 100 + 40 bonus)
Paper Quality (100 points):
| Factor | Weight | Description |
|---|
| citationcount | 15% | Times cited by other papers |
| publicationrecency |
10% | Newer = more relevant |
| author_reputation | 12% | Combined h-index of authors |
| journal_impact | 12% | Impact factor, CiteScore |
| peer
reviewstatus | 10% | Peer-reviewed vs pre-print |
| open_access | 8% | Free to read/download |
| retraction_status | 10% | Not retracted |
| author_network | 8% | Connected to established network |
| funder_acknowledgment | 5% | Clear funding sources |
| reproducibility | 5% | Code/data available |
Bonus Points (up to +40):
- - Author Trust: +20 max
- Journal Reputation: +20 max
Customizing Weights
Users can modify weights in config:
CODEBLOCK1
Or use preset profiles: "strict", "recent_only", "balanced"
Output Format
Top Papers (default: 5, user-configurable)
CODEBLOCK2
Field Timeline
CODEBLOCK3
Credibility Distribution
CODEBLOCK4
Workflow
- 1. Search: Query across all enabled sources
- Fetch: Download metadata + PDFs
- Score: Calculate credibility scores
- Sort: Rank by score + relevance
- Present: Top N papers + timeline
- Extract: Figures from top-scored papers (optional)
Usage Examples
CODEBLOCK5
Dependencies
- - Python 3.8+
- requests (API calls)
- beautifulsoup4 (parsing)
- pypdf2 (PDF extraction)
- opencv-python (figure detection)
- transformers (summarization)
- matplotlib (visualization)
Configuration
See config.json for:
- - API keys
- Source enable/disable
- Scoring weights
- Display preferences
- Custom sources
Notes
- - Always prioritize open access sources
- Cite sources in responses
- Warn about pre-print limitations
- Check retraction status when available
- Respect rate limits
学术研究技能
从开放获取来源搜索和分析学术论文，提供可信度评分和详细摘要。
使用场景
- - 用户希望查找特定主题的论文
- 用户需要对论文进行可信度评估
- 用户希望获取包含研究方法的摘要
- 用户希望追踪领域随时间的发展趋势
- 用户需要从顶级论文中提取图表
数据来源（免费/开放获取）
该技能搜索以下来源：
- - arXiv - 预印本（物理、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融学）
- PubMed/PMC - 生物医学与生命科学
- DOAJ - 同行评审开放获取期刊（所有学科）
- OpenAlex - 2.5亿+论文元数据
- CORE - 最大的开放获取全文聚合器
- Semantic Scholar - 有限免费层级
- Unpaywall - 查找付费论文的免费版本
- CrossRef - 所有DOI元数据
- bioRxiv - 生物学预印本
- medRxiv - 医学预印本
- Zenodo - 欧盟研究数据/论文
- HAL - 法国开放获取存储库
- J-STAGE - 日本开放获取存储库
- SSRN - 经济学、法学预印本
用户自定义来源
用户可通过配置添加自定义来源：
json
{
custom_sources: [
{name: 我的大学, url: https://repo.my.edu, api: ...}
]
}
评分系统
默认权重（总分：100 + 40奖励分）
论文质量（100分）：
| 因素 | 权重 | 描述 |
|---|
| 引用次数 | 15% | 被其他论文引用的次数 |
| 发表时间 |
10% | 越新越相关 |
| 作者声誉 | 12% | 作者的h指数总和 |
| 期刊影响力 | 12% | 影响因子、CiteScore |
| 同行评审状态 | 10% | 同行评审 vs 预印本 |
| 开放获取 | 8% | 免费阅读/下载 |
| 撤稿状态 | 10% | 未被撤稿 |
| 作者网络 | 8% | 与知名网络的关联 |
| 资助确认 | 5% | 明确的资金来源 |
| 可重复性 | 5% | 代码/数据可用性 |
奖励分（最高+40分）：
自定义权重
用户可在配置中修改权重：
json
{
scoring: {
citation_count: 25,
publication_recency: 5
}
}
或使用预设配置：严格、仅最新、平衡
输出格式
顶级论文（默认：5篇，用户可配置）
[1] 论文标题（年份）
评分：95/100 | 引用次数：234
📄 PDF | 📊 图表 | 🔬 补充材料
摘要：[一段]
研究方法：[详细分解]
领域时间线
📈 领域时间线（N篇论文）
2024年：████████████████████ 15篇论文
→ 重大进展：[突破性进展1]
→ 趋势：[趋势1]
2023年：████████████████ 12篇论文
→ 重大进展：[突破性进展2]
可信度分布
📊 可信度分布
评分90-100：██（5）★ 顶级
评分70-89： ████████（15）
评分50-69： ██████████████████（25）
评分30-49： ██████████（10）
评分0-29： ██（2）
[████████████░░░░░░░░░] 平均分：58/100
工作流程
- 1. 搜索：在所有已启用来源中查询
- 获取：下载元数据+PDF
- 评分：计算可信度评分
- 排序：按评分+相关性排序
- 展示：前N篇论文+时间线
- 提取：从高分论文中提取图表（可选）
使用示例
查找论文主题：机器学习
领域：计算机科学、人工智能
顶级论文数量：5
提取图表：是
查找论文主题：量子计算
领域：物理学
顶级论文数量：10
提取图表：否
依赖项
- - Python 3.8+
- requests（API调用）
- beautifulsoup4（解析）
- pypdf2（PDF提取）
- opencv-python（图表检测）
- transformers（摘要生成）
- matplotlib（可视化）
配置
参见 config.json：
- - API密钥
- 来源启用/禁用
- 评分权重
- 显示偏好
- 自定义来源
注意事项
- - 始终优先使用开放获取来源
- 在回复中引用来源
- 提醒预印本的局限性
- 尽可能检查撤稿状态
- 遵守速率限制
