literature-search

核心功能

Literature Search 是一款面向学术研究的全文献检索技能，支持跨平台检索并输出结构化引用列表。该技能覆盖 Google Scholar、Semantic Scholar、PubMed、arXiv、IEEE、ACM、Scopus、Web of Science 等主流学术索引，能够满足从生物医学到计算机科学等多领域的文献调研需求。

显著优势

1. 多源聚合与智能去重
技能采用迭代式检索策略，通过同义词、缩写词及关联术语扩展查询，自动识别并合并重复文献，优先保留高被引期刊/会议版本而非预印本，确保引用质量。

2. 标准化输出格式
统一输出格式（作者. 标题. 会议/期刊. 年份. DOI/URL），支持一键转换为 BibTeX 或 CSV，便于直接插入 LaTeX 论文或文献管理工具。

3. 场景化智能澄清
主动询问用户研究范围（综述性/奠基性/最新进展）、时间跨度及子领域偏好，避免检索结果偏离实际需求。

潜在局限

• 实时性约束：依赖外部数据库 API 响应，高峰期可能延迟
• 访问权限：Scopus/Web of Science 等机构订阅数据库需用户自身具备访问权限
• 语言偏向：英文文献覆盖率显著高于非英语学术成果
• 引用计量依赖：以被引量作为质量筛选标准，可能遗漏新兴高潜力研究

适用人群

• 硕博士研究生及博士后研究人员
• 撰写综述论文、基金申请书的科研工作者
• 需要快速建立领域知识图谱的跨学科研究者
• 技术团队进行 prior art 检索的知识产权专员

风险提示

⚠️ S 级安全：本技能仅执行公开学术数据库的只读检索操作，不修改、上传或存储用户数据。但需注意：

• 检索关键词可能泄露研究兴趣，建议在敏感领域使用通用化表述
• 自动生成的引用列表需人工核对作者、年份等字段准确性
• 部分预印本平台（如 arXiv）内容未经同行评审，引用时需标注版本状态

核心用法

literature-search 是一款面向学术研究者的智能文献检索技能。用户只需提供研究主题关键词，该技能即会自动遍历 Google Scholar、Semantic Scholar、PubMed、arXiv、IEEE、ACM、Scopus、Web of Science 等八大主流学术索引，执行多轮迭代搜索（支持同义词、缩写、关联术语扩展），经过去重与质量筛选后，返回格式统一的引用列表。

标准工作流程：
1. 范围澄清 — 自动补全缺失信息（关键词、子领域、侧重方向、时间范围）
2. 多源迭代检索 — 跨平台查询，优先高被引与近期成果
3. 智能去重与排序 — 保留期刊/会议正式版本，剔除预印本冗余
4. 结构化输出 — 统一格式：作者. 标题. 期刊/会议. 年份. DOI/URL
5. 后续支持 — 可扩展检索、按条件筛选、导出 BibTeX/CSV

显著优点

• 覆盖全面：整合 8 大权威数据库，横跨计算机科学、生物医学、工程学等多学科
• 质量优先：自动识别高被引文献，优先正式发表版本，避免预印本信息滞后
• 格式规范：输出符合学术写作标准的引用格式，可直接嵌入论文 Related Work
• 灵活扩展：支持按年份、会议、子主题二次筛选，适配综述、开题、投稿等多种场景

潜在局限

• 无实时全文获取：仅提供元数据与链接，不保证全文可访问（受付费墙限制）
• 数据库依赖：检索质量受各平台索引策略影响，冷门领域可能存在遗漏
• 无自动综述生成：需用户自行阅读、分类、撰写分析，不提供文献内容摘要
• 语言偏向：主要覆盖英文文献，非英语研究成果收录可能不完整

适合人群

• 科研工作者：撰写文献综述、 Related Work 章节的研究生与博士后
• 跨领域探索者：快速进入新领域，需系统了解核心文献与演进脉络
• 学术写作者：投稿前核查引用完整性，补充遗漏的经典或近期工作
• 教学备课者：构建课程 reading list，筛选领域里程碑式论文

常规风险

该技能为纯文档型工作流指南，无可执行代码、无外部 API 调用、无数据收集行为，安全等级为最高级 S+。用户需注意的实操风险包括：

• 检索结果需人工核实，避免引用撤稿或争议论文
• 部分数据库（如 Web of Science、Scopus）需机构订阅才能访问完整功能
• 学术诚信责任由使用者承担，技能本身不提供抄袭检测或引用建议

---

> 来源评估：Anthropic 官方平台发布，T1 级可信来源，经 CLS-Certify v2.1.0 全面安全扫描，零风险发现。