核心用法
Literature Search 是一款面向学术研究的文献检索工具，能够同时在多个权威学术数据库（Google Scholar、PubMed、arXiv、IEEE、ACM、Semantic Scholar、Scopus、Web of Science）中执行并行检索，自动去重并返回结构化的引用列表。
使用流程：
1. 需求澄清 — 自动询问研究主题、子领域、文献类型偏好（综述/基础/最新）及时间范围
2. 多源检索 — 使用同义词、缩写、关联词扩展检索策略，覆盖不同数据库的收录特点
3. 智能去重 — 优先保留高被引或最新版本，期刊/会议论文优先于预印本
4. 标准化输出 — 统一格式：作者. 标题. 会议/期刊. 年份. DOI/URL
显著优点
- 跨库覆盖广：同时检索 7 大主流学术索引，避免单一数据库的收录偏差
- 格式规范化：输出符合学术写作规范的统一引用格式，可直接用于论文
- 灵活扩展：支持按年份、期刊、子主题筛选，可导出 BibTeX/CSV
- 权限感知：自动识别付费数据库（Scopus、Web of Science），仅在用户授权时访问
潜在局限
- 访问限制：Scopus 和 Web of Science 需要机构订阅或个人 API 密钥，无权限时标注为"不可用"
- 去重依赖元数据：部分预印本与正式版本因 DOI 缺失可能导致漏判
- 实时性差异：arXiv 预印本更新快，但 Google Scholar 索引存在 1-3 天延迟
- 领域偏向：对生物医学（PubMed）和计算机科学（arXiv/IEEE/ACM）支持最佳，人文社科覆盖相对有限
适合人群
- 研究生及科研人员撰写文献综述或"Related Work"章节
- 需要快速了解陌生研究领域的跨学科研究者
- 系统性综述（systematic review）的初步文献筛选阶段
- 需要规范引用格式的学术写作辅助
常规风险
- 版权合规：仅调用公开 API 和开放访问页面，严格遵守 robots.txt 和服务条款
- 结果验证：自动检索结果需人工核实关键文献，避免算法排序偏差导致遗漏里程碑论文
- 隐私数据：不存储用户检索历史或机构登录凭证