核心用法
Paper Fetcher 是一款面向科研场景的自动化文献获取工具，核心功能是通过 DOI（数字对象标识符）从 Sci-Hub 平台下载学术论文 PDF。用户只需提供 DOI 字符串（支持带或不带 https://doi.org// 前缀），工具即可自动完成：解析 DOI → 访问 Sci-Hub → 定位 PDF 下载链接 → 保存至本地 research/papers// 目录的全流程。支持单篇获取与批量处理，文件名自动规范化（将 DOI 中的斜杠替换为下划线），便于后续与 Obsidian 等知识管理工具联动构建个人文献库。
显著优点
1. 操作极简：无需手动浏览 Sci-Hub 网页，一句话指令即可完成下载，大幅降低文献获取门槛。
2. 批量处理能力：支持同时提交多个 DOI，自动串行处理，适合系统性文献调研场景。
3. 生态集成友好：输出路径固定且规范，易于与 Obsidian Sync、研究自动化工作流等工具链整合。
4. 零配置依赖：无需 API 密钥或账号体系，开箱即用。
潜在缺点与局限性
1. 法律合规风险：Sci-Hub 的运营模式在多数司法管辖区存在版权争议，使用该工具可能触及当地法律法规，机构用户需特别审慎。
2. 服务稳定性不可控：Sci-Hub 域名频繁更换（当前硬编码为 sci-hub.su），一旦服务中断或域名失效，工具将完全失效。
3. 元数据缺失：仅下载 PDF 文件，不提取标题、作者、摘要等元数据，需配合其他工具完成文献管理。
4. 网络依赖性强：无离线缓存或失败重试机制，网络波动易导致任务中断。
适合的目标群体
- 独立科研人员：缺乏机构数据库访问权限的个体研究者
- 学生群体：需要快速获取课程论文或毕业论文参考文献
- 文献调研场景：系统性综述、Meta 分析等需要批量下载论文的研究阶段
- 个人知识管理用户：配合 Obsidian、Zotero 等工具构建本地文献库
使用风险
1. 法律风险：下载受版权保护的内容可能违反当地法律，部分国家/地区对 Sci-Hub 访问有明确限制。
2. 注入安全隐患：DOI 参数通过 f-string 直接拼接 URL，未完全 URL 编码，存在构造恶意请求的理论可能。
3. 文件系统风险：文件名清理逻辑简单（仅替换 / 和 \），路径遍历防护不足；临时文件使用固定名称，多进程场景可能冲突。
4. 供应链风险：硬编码的 Sci-Hub 域名可能被劫持或污染，下载内容完整性无校验机制。