Light Literature Search

资料搜索与规范化整理

目标

帮用户真正快速理解一个方向，而非堆搜索结果。产出可直接用于写综述、提 idea、做方案的结构化资料。

输入澄清（缺失则先问或合理假设）

研究方向、核心问题、关键词（中英文）、目标期刊/会议、项目背景、时间范围、语言偏好、深度（速览/中等/穷尽）。

检索策略

1. 多源并行：英文论文(arXiv/OpenAlex/Semantic Scholar/Crossref/DOAJ)、生医论文(PubMed/Europe PMC，详见下"优先免费无 key 的学术 API"与生医纪律)、中文论文(优先 OpenAlex/Crossref 按 ISSN 检中文期刊；知网/万方/维普/CSCD 无免费 API，走机构访问或浏览器取元数据，详见下"中文文献检索")、专利(Google Patents/CNIPA/Espacenet/Lens)、标准、政策、数据集(HF/Kaggle/OpenML)、开源(GitHub/PwC)、竞赛方案、行业报告、技术博客、官方文档。
2. 多角度扫（multi-modal sweep）：按概念、按方法、按作者/团队、按时间、按引用关系分别检索，互补盲区。

• 跨领域轴（创新高发区）：窄应用领域近三年好文常稀少，但前沿创新多靠把别的领域的最新方法迁移过来（如 CV 目标检测/扩散模型/Transformer SOTA → 病理识别、畜牧行为、遥感）。此时别把"应用词+方法词"拼成一个 query（实测拼词+被引排序会顶出通用高被引跑题文），改用 scripts/cross_domain_search.py 做应用轴 × 方法轴正交检索，方法轴强时效抓 SOTA，迁移判断交研究者（喂 m03）。

1. 检索式构造：给出每个库的实际可用 query（布尔逻辑、字段限定、同义词扩展、中英对照）。
2. 滚雪球：从代表作做前向(被引)+后向(参考)追踪。

优先免费的学术 API（多数免 key；OpenAlex 2026 起需免费 key，接入口径见 references「OpenAlex 接入真相源」。端点详见 references.md，落地前再核校）

• OpenAlex https://api.openalex.org/works：search= 全文检索；filter= 组合(from_publication_date:、cited_by_count:>N、is_oa:true、type:article、primary_topic.id:、authorships.author.id:)；sort=cited_by_count:desc；select= 省字段；深翻用 cursor=*(page 上限 1 万)；带 mailto= 进礼貌池。group_by= 可一键做年度/期刊分布。摘要是 inverted index 需还原。接入需免费 key，额度/限流口径见 references「OpenAlex 接入真相源」节。
• Crossref https://api.crossref.org/works：query.bibliographic/author/title=；filter=from-pub-date:,type:journal-article；sort=is-referenced-by-count&order=desc；深翻 cursor=*；带 mailto= 提速。作 DOI 规范化与去重的"真相源"。
• Semantic Scholar https://api.semanticscholar.org/graph/v1：/paper/search?query=&fields=title,abstract,year,authors,citationCount,influentialCitationCount,externalIds,openAccessPdf,tldr；穷尽式扫库用 /paper/search/bulk(返回 token 续翻)；滚雪球用 /paper/{id}/citations 与 /references(看 isInfluential)；批量详情 /paper/batch(POST)。匿名限速严，量大申请 x-api-key。
• arXiv http://export.arxiv.org/api/query：search_query=ti:/au:/abs:/cat:/all: + 布尔；start/max_results(≤100) 翻页；sortBy=submittedDate&sortOrder=descending；请求间隔 ≥3 秒。
• PubMed E-utilities https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/：两步式 esearch.fcgi?db=pubmed&term=... 取 PMID → efetch.fcgi/esummary.fcgi 取详情；term 支持 [MeSH Terms]/[tiab]/[ti]/[au]/[dp]；retmax/retstart 翻页，大集合用 usehistory=y+WebEnv/query_key；建议带 &email=&api_key=(无 key 3 req/s、有 key 10 req/s)。MeSH 受控词检索与 Clinical Queries 临床过滤器此源独有，OpenAlex 替代不了。
• Europe PMC https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=&format=json&resultType=core：完全免 key；pageSize(≤1000)+cursorMark(传 *，响应 nextCursorMark 续翻)；返回直接含 abstractText、pmid/pmcid/doi、isOpenAccess/inEPMC/hasPDF、citedByCount；/{source}/{id}/citations 与 /references 做滚雪球；覆盖 MED+PMC+PPR。
• DOAJ https://doaj.org/api/v2/search/articles/{query}?pageSize=N：完全免 key；按相关度排序（非被引），补 OpenAlex/Crossref 纯被引排序顶出跑题高被引文的盲区；bibjson 含 title/year/author/journal/abstract/identifier(DOI)；只覆盖开放获取期刊、不出被引；已落地 search_normalize.py 第三源，详见 references「DOAJ API」。
• 跨源去重锚点：优先按 DOI 归并，无 DOI 再按 arXiv id / 规范化标题+作者+年。被引数跨库不可直接比(Crossref 低估、S2 含估计、OpenAlex 口径不同、Europe PMC/PubMed 又是另一口径)，注明来源。
• 生医纪律（必做）：涉生医/临床/系统综述方向，PubMed+MeSH 检索式为必做项(对齐已宣称的 PRISMA)，不能只靠 OpenAlex/S2 的全文检索冒充规范检索；MeSH 受控词与 Clinical Queries 临床过滤器是 PubMed 独有能力。已落地脚本 scripts/biomedical_search.py（Europe PMC+PubMed）兑现此项——PubMed 支持把 MeSH 检索式写在 term 里透传（如 lameness[MeSH Terms] AND goat[tiab]）；但"自由词→MeSH 主题词"的自动映射本脚本不做（需接 NCBI MeSH 库，属 P2 增强），MeSH 受控词需你按规范写好。Europe PMC 作免 key 补充(直接给 abstract+开放获取标记+引用端点)。预印本最前沿用 scripts/arxiv_search.py 补 arXiv 与 bioRxiv/medRxiv(免 key；bioRxiv 无服务端关键词检索，脚本拉时间窗后本地过滤并如实标注，预印本须按可信度分级标注)。四源(OpenAlex+Europe PMC+PubMed+arXiv/bioRxiv)并查互补盲区，前两源在 search_normalize.py、后多源在 biomedical_search.py/arxiv_search.py。

中文文献检索（必做，勿只做英文）

中文核心成果大量在知网/万方等库，但这些库无公开免费 API；OpenAlex/Crossref 却已收录大量中文期刊(按 ISSN 可直接命中)，应作为低门槛主力(OpenAlex 需免费 key，Crossref 免 key)，机构访问的中文库作补充。

• OpenAlex 检中文期刊（已实测可用）：按刊名/ISSN 定位 source 再拉 works。例：计算机学报 = https://api.openalex.org/sources/issn:0254-4164(实测 OpenAlex ID S4210175330、country_code:CN、1264 篇)，再 GET /works?filter=primary_location.source.id:S4210175330&sort=cited_by_count:desc。坑：OpenAlex 常把中文论文的标题/摘要存成英译，group_by=language 可能显示 en 而非 zh，故按 source.id 检索比按 language:zh 更可靠。
• Crossref 检中文期刊（已实测可用）：https://api.crossref.org/journals/0254-4164(实测命中"Chinese Journal of Computers"、出版商 China Science Publishing & Media、1264 DOI)；/journals/{ISSN}/works?query= 在刊内检索。先用中文核心刊 ISSN 清单批量探源。
• 知网 CNKI / 万方 Wanfang / 维普 VIP / CSCD（无公开 API，仅网页或机构订阅）：均需机构/IP 授权或人工网页检索，无对外免费 API。用 browser-use / agent-browser 走"真人式浏览"取元数据/摘要/链接(遵守 robots/ToS，不抓全文)；或让用户在机构账号下导出题录(EndNote/RefWorks/NoteExpress/RIS 格式)再入库。CSCD(中国科学引文数据库)被引数据同样仅机构端可得，标"免费源不可得"。
• 百度学术 / 谷歌学术（无官方 API）：仅网页，反爬强；只作发现入口，命中后回 OpenAlex/Crossref 按 DOI 或刊名核实元数据再入表，不直接采信其页面被引数。
• 中文主题词检索建议：① 中英双语同义词都要试(如"大语言模型/大模型/LLM/large language model")；② 用《汉语主题词表》/学科规范词 + 同领域核心刊高频关键词扩展；③ 简繁体、全半角、专有名词缩写都要兼顾；④ 优先锁定中文核心刊范围(北大核心/CSCD/CSSCI)，可先建目标刊 ISSN 清单再逐刊检索。
• GB/T 7714 引用格式：中文条目按 GB/T 7714-2015 著录。期刊示例：主要责任者. 题名[J]. 刊名, 年, 卷(期): 起止页码.；带 DOI 末尾加 DOI: 10.xxxx/xxxx.。文献类型标识：专著[M]、期刊[J]、论文集[C]、学位论文[D]、报告[R]、标准[S]、专利[P]、电子资源[EB/OL]。入表时中英文条目分别按各自规范(中文 GB/T 7714、英文 APA/IEEE 等)著录并注明。

无 API 的源用浏览器 agent 取数

知网/万方网页、政府标准/政策站、Google Scholar 等无开放 API 或反爬时，用 browser-use(本地 Python+Playwright) 或 Browserbase/Stagehand agent-browser(云端，observe→act→extract 抽结构化字段)走"真人式浏览"取元数据。只取元数据/摘要/链接，遵守 robots/ToS 与版权；结果非确定，须二次校验。

补充网络检索

arXiv/学术库覆盖不到的官方文档、技术博客、项目页、行业报告：用 Exa(/search neural/keyword + contents 取正文高亮，/findSimilar 以网页为种子滚雪球) 或 Parallel Search(为 LLM 优化、返回排序摘录)。网络结果一律回到 DOI/OpenAlex 核实元数据后才入表。

整理流程（不可省）

• 筛选：相关度阈值，剔除明显跑题。综述类任务按 PRISMA 思想留痕：记录每个库的检索式与命中数 → 去重数 → 标题/摘要筛掉多少 → 全文筛掉多少 → 最终纳入，全程可复现。
• 去重：跨库按 DOI 优先，无 DOI 按 arXiv id / 规范化标题+作者+年 归并。
• 分类：按子方向/方法族/任务/时间分组。
• 可信度判断：来源层级(顶刊顶会 > 普刊 > 预印本 > 博客)、被引量(注明来源库)、团队、是否同行评审、是否可复现。S2 的 influentialCitationCount/tldr 可辅助快筛，但属模型估计，不作硬证据。
• 重要性排序：奠基/里程碑/SOTA/综述/最相关 优先。可用 OpenAlex group_by 出年度/期刊分布辅助判断热度与脉络。

可运行脚本（本目录 scripts/，均真 python 跑通、API 真 curl 记 HTTP 码）

> 无网络时所有脚本回退合成样本并打印 [OFFLINE]，保证管线可验证。

• scripts/search_normalize.py：urllib 直连 OpenAlex+Crossref+DOAJ（DOAJ 完全免 key、按相关度排序，补盲区；增量追踪 --from-date 时自动跳过 DOAJ 因其无日期过滤；--no-doaj 可关），还原 abstractinvertedindex，按 DOI 跨源去重归并，输出文献表 JSON+Markdown。排序 --sort（治宽 query 顶跑题文的关键）：默认 relevance（OpenAlex sort=relevance_score:desc、Crossref sort=relevance，去重后保留各源相关度序不按被引重排）——实测搜"dairy goat behaviour"前排全是对口的 Applied Animal Behaviour Science 行为论文；--sort cited 切回被引降序找高被引经典（旧默认行为，前排会是蹭词的超高被引跑题文，故仅在明确找经典时用）。

python scripts/search_normalize.py "dairy goat behavior" --per-page 10（实测 OpenAlex=200 Crossref=200 DOAJ=200）。 定期追踪：加 --from-date YYYY-MM-DD（只取该日后发表）+ --known-dois 已读库.txt（按 DOI 去重出新增）做增量重跑，协议见 references「文献定期追踪协议」。 时效优先 --recency-boost（要出成果须盯近几年相关工作）：按"相关度×时效衰减"综合重排，近期相关文上浮、过老平庸文下沉，但经典奠基文豁免（被引同时过本批 top10% 分位且 ≥--classic-min-cites 绝对下限，默认 500，领域差异大可调——CS 调高、小众畜牧调低）不被时效压沉，避免漏掉该读的根。需配 --current-year YYYY（显式传不依赖系统时钟保可复现），--half-life（半衰期年数默认 4，越小越偏向最新）。每条留 rerank_parts（relevance/recency/is_classic）可复核。与 --from-date 区别：from-date 是硬截断只取新文（会漏经典）；recency-boost 是软加权（近期优先但不丢经典），二者按需选或组合。 相关度过滤（治宽 query 顶跑题文）：--require-terms a,b（标题/摘要须全含，AND）/ --exclude-terms x,y（命中任一即剔）/ --min-score 0.2（标题×query 词重叠 Jaccard 截断）。剔掉的条目带 drop_reason 留痕进 JSON dropped_records（不静默丢弃，可人工复核）；每条附 relevance_score（启发式非真值）。宽主题检索务必加 require/exclude，否则纯被引排序会把高被引跑题文顶上来。未加过滤时的自动护栏：若前 5 条标题相关度均值 per-page 才生效）用 OpenAlex/Crossref 的 cursor=* 深翻页取够 N 条，让"穷尽"深度档真可用（不再每源只一页）。 持久追踪库：长期盯一个方向，把每轮检索 JSON 灌进 scripts/tracker.py 的 SQLite 库（--ingest search.json --run 2026-06-13），按 DOI（无 DOI 回退标题键）去重、记 new/seen/read 状态与被引快照随轮变化，--new 列本轮新增、--export md 导出——比 --known-dois txt 状态可留存、可查历史（借 paper-tracker）。

• scripts/verify_citations.py：检索期轻量自检（防幻觉 DOI 进文献表，非投稿终审——真实性/撤稿/嵌合/locator 终审在 m10 light-citation verify_refs.py，口径见「衔接」节）。DOI 内容协商回 Crossref/doi.org 核验元数据，比对标题相似度/年份/首作者，标 VERIFIED/METADATA_MISMATCH/DOI_NOT_FOUND(疑似幻觉)/NO_DOI。无 DOI 条目：先试 arXiv id 核验（打 export.arxiv.org，命中标 ARXIV_VERIFIED 并提示预印本未经同行评审），再按标题反查 Crossref 候选 DOI（candidates 按 title_sim 排序，给人工确认不自动采信），把纯人工占比降下来。

python scripts/verify_citations.py 10.1038/s41597-023-02555-8（实测真 DOI=200、伪造 DOI=404）。

• scripts/cn_journal_probe.py：读 assets/cn_core_issn.csv 批量探 OpenAlex source 体量（id/workscount/citedby）。11 个种子 ISSN 实测全 HTTP 200。
• scripts/snowball.py：引用滚雪球。给种子(DOI/OpenAlex workid/标题)做一/两跳邻居抓取——后向参考(OpenAlex referenced_works 批量回填 或 S2 /paper/{id}/references)、前向被引(OpenAlex filter=cites:{workid}&sort=cited_by_count:desc 或 S2 /paper/{id}/citations)；去重(复用 _norm_doi/_norm_title)、按被引降序、标边类型(参考/被引)与 isInfluential，导出 JSON+Markdown。一跳前后向都抓；两跳扩展数 --expand-top N（默认 3）、方向 --two-hop-direction（backward 追根溯源[默认,不增请求量]/forward 追前沿/both 全扩,后两者请求量更大）。python scripts/snowball.py 10.1016/j.compag.2021.100001(无网络走 [OFFLINE])。
• scripts/biomedical_search.py：生医双源检索（Europe PMC + PubMed E-utilities），兑现生医纪律。Europe PMC 免 key 直接返回 abstract/被引/开放标记；PubMed 两步式 esearch→esummary，term 原样透传 MeSH 检索式（[MeSH Terms]/[tiab]/[ti] 等字段限定由你写在 query 里）；跨源按 DOI 去重合并、标命中源。python scripts/biomedical_search.py "goat lameness[MeSH Terms]" --source pubmed。注：本脚本不做"自由词→MeSH 主题词"自动映射（需接 NCBI MeSH 库，属 P2 增强）；MeSH 检索式需你按受控词写好透传。 key/email 经 --api-key/--email 或环境变量 NCBI_API_KEY/NCBI_EMAIL 传入。
• scripts/arxiv_search.py：预印本检索（arXiv + 可选 bioRxiv/medRxiv）。arXiv 解析 Atom XML，search_query 支持 ti:/au:/abs:/cat:/all:+布尔；bioRxiv/medRxiv 走真实日期区间端点 /details/{server}/{from}/{to}/{cursor}（--end-date YYYY-MM-DD 往前推 --days 天，或 --start-date+--end-date 显式区间）+ cursor 翻页拉全区间，再本地关键词过滤标题/摘要（其 API 无服务端关键词检索，已如实标注；不传日期则回退拉最新一页），并读 published 字段标"是否已转正式发表"。python scripts/arxiv_search.py "cancer" --source biorxiv --end-date 2026-06-14 --days 7。预印本一律标 preprint、未经同行评审。
• scripts/prisma_flow.py：系统综述 PRISMA 2020 流程留痕与计数核对（系统综述/Meta 分析专用）。输入各阶段计数 JSON（各库命中/去重/标题摘要筛/全文按理由排除/最终纳入），脚本勾稽核对各阶段数字是否自洽（前阶段−排除=后阶段，抓出"凭空消失/多出"的算术错误，审稿人必查），并产出 PRISMA 流程图所需结构化数据 + 文字版流程供 m09 绘图、m07 写作。只核对计数自洽，不替你做筛选判断。python scripts/prisma_flow.py --selftest（含反例检测）/ --counts counts.json --out prisma.json。
• scripts/pipeline.py：端到端编排，把上面脚本串成一条龙——检索+相关度过滤→（可选）滚雪球→引用核验→（系统综述时）PRISMA 勾稽→汇总出 literature_review.md 骨架（文献表+核验摘要+待人工填的脉络/方法卡/gap 占位）。复用各脚本函数不重复实现，每步沿用其 [OFFLINE] 回退与诚实纪律，减少 agent 每次手工拼装。python scripts/pipeline.py "dairy goat behavior" --require-terms goat --snowball --out review.md。
• scripts/cross_domain_search.py：跨领域正交双轴检索（应用轴 × 方法轴），治"窄应用领域近三年好文稀少、但创新常靠跨领域嫁接前沿方法"的真实痛点（如用 CV 最新目标检测/Transformer 做病理识别、奶山羊行为识别）。两轴分别检索分别排序（--application 给你的领域、--method 给要迁移过来的前沿技术），方法轴强时效抓 SOTA、应用轴允许经典建 baseline——不拼成一个 query（实测拼词+被引排序会顶出 IPCC/Lancet 等通用高被引跑题文）。输出双栏文献表 + 迁移提示栏（每条方法轴前沿→你的应用的嫁接点，喂 m03）。可迁移性由研究者判断，脚本只把两边候选找全找新、不臆断。python scripts/cross_domain_search.py --application "pathology image recognition" --method "vision transformer segmentation" --current-year 2026。
• assets/cn_core_issn.csv：北大核心/CSCD 核心刊真实 ISSN 种子（已逐条 curl OpenAlex 核实）。
• assets/litreview_template.md + assets/method_card.md：综述+方法卡填空骨架（6 件套）。
• examples/worked_example_dairy_goat.md：端到端 PICO→query→命中→去重→筛选→核验 留痕实例。

论文重要性量化判级（年龄 × 被引）

被引数先注明来源库（OpenAlex/Crossref/S2 口径不同不可直接比）；用年均被引 = 被引 / max(1, 当年-发表年) 抹平年龄，再结合绝对量与角色判级。下表为经验阈值（领域差异大，CS/生医偏高、小众畜牧/人文偏低，按子领域校准）：

| 角色 | 年龄 | 典型被引/年均被引特征 | 判定信号 | |------|------|---------------------|---------| | 奠基(Foundational) | ≥8 年 | 累计被引极高（领域 top 1%），年均仍 ≥50 | 被后续方法普遍引为出发点、开创问题/范式 | | 里程碑(Milestone) | 3–8 年 | 年均被引 ≥30，进入子领域 top | 提出被广泛复用的方法族/数据集/基准 | | SOTA / 新锐 | ≤3 年 | 绝对被引未必高，但年均增速快、刷榜 | leaderboard 居前、被最新工作密集引用 | | 综述(Survey) | 任意 | 被引高但属二手 | 适合快速建脉络，不作原创性硬证据 | | 最相关(Most-relevant) | 任意 | 被引可低 | 与本课题问题/数据/方法最贴合，优先精读 | | 长尾/存疑 | 任意 | 年均被引 <1 且非新作 | 谨慎采信，核查是否同行评审/可复现 |

用 OpenAlex group_by=publication_year 出年度分布辅助看热度拐点；新作低被引≠不重要（看增速与 venue 等级）。

标准产出

1. 文献表（字段：标题、作者、年份、venue、级别、核心贡献、方法、数据集、被引、链接、可信度、相关度）。
2. 研究脉络（时间线 + 演进逻辑：问题怎么提出→怎么被解决→还剩什么）。
3. 代表性方法卡（见 db03 method_card 字段）。
4. 优缺点对比表。
5. 可复用资源清单（开源库、数据集、模板、leaderboard，含许可协议）。
6. 空白与机会（current gap，直接喂给 m03）。

标准工件：上述综合落盘为 docs/literature_review.md（交 m03/m04/m07/m10 的交接工件，命名见 CONVENTIONS §6.1）。

合规

受版权全文不下载；只存元数据/链接/摘要/笔记/引用关系（见 CONVENTIONS §5）。所有条目给可核查来源，不臆造 DOI。检索式与端点参数若未当场核校，标注"需核查"再用。浏览器取数遵守目标站 robots/ToS。

衔接

结果写入 db01/db03/db04 与项目库 db09（写入 db01 venue 行时落 oa_id=/issn=/domain_scope=/if_kind= 锚点子串 + last_checked_date，口径见 db01 references.md §1，便于后续 venue_signal.py --batch 实时复查）；gap 交给 m03 idea-generation。文献表入库后建议交 light-citation 做引用核查，规避幻觉引用。 scripts/cross_domain_search.py 的"迁移提示"专喂 m03 idea-generation 的 method-transfer 型 idea（A 领域方法迁 B 领域）——m03「新颖性核验」节已登记调用本脚本做正向方法发现，双向声明对齐。scripts/snowball.py 与 search_normalize.py 则供 m03 做"核心撞车反向核验"。 长期项目可在 db09 项目目录建 literature/（保存检索式+已读库 DOI），按"文献定期追踪协议"（见 references）周期增量重跑，持续盯方向新文献。

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具体工具/API 的真实端点、参数、限流与已知坑见同目录 references.md。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: Light0305
• Source: Light0305/Light-skills
• License: MIT
• Homepage: https://github.com/Light0305/Light-skills#readme

Install and usage instructions live in the source repository linked above.