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Semantic Scholar Skill

par Agents365-ai · Agents365-ai/semanticscholar-skill

Semantic Scholar inside Claude — recherche par mot-clé/booléen, parcours de citations, recommandations, auteurs, récupération par lots, avec exportation BibTeX/Markdown.

Agents365-ai/semanticscholar-skill englobe l'API Semantic Scholar en tant que compétence Claude. Vous pouvez rechercher (mot clé, booléen, titre, extraits, auteurs), résoudre des articles par DOI/arXiv/PMID/MAG/ACL/SHA/URL, parcourir des citations et des références, obtenir des recommandations (à graine unique ou multi-graines positives/négatives), rechercher des auteurs (h-index, affiliations, publications) et récupérer par lots jusqu'à 500 articles/1 000 auteurs en un seul appel. Limitation de débit poli intégrée (écart de 1,1 s, interruption exponentielle sur 429/504). Exportez vers BibTeX, Markdown ou JSON.

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Pourquoi l'utiliser

Fonctionnalités clés

Démo en direct

Aperçu en pratique

semanticscholar-skill.replay ▶ prêt
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Installation

Dépôt de l’auteur · Documentation officielle des Skills Claude

Cas d'usage

Usages concrets : Semantic Scholar Skill

Élaborer une revue de la littérature autour d’un article de départ

👤 Étudiants diplômés et chercheurs entamant une évaluation ⏱ ~45 min intermediate

Quand l'utiliser : Vous disposez d’un article de référence solide et souhaitez développer la littérature environnante.

Déroulement
  1. Résoudre la graine
    Résolvez 10.1038/s41586-020-2649-2 et obtenez ses métadonnées complètes.✓ Copié
    → Objet papier complet avec résumé + domaines d'études
  2. Extraire des références + des citations
    Obtenez les références de la graine et les 50 principaux articles citants triés par influence.✓ Copié
    → Deux classements avec lieux + années
  3. Exporter Markdown avec les clés BibTeX
    Exportez l'ensemble combiné en tant que Markdown avec les entrées BibTeX que je peux déposer dans Zotero.✓ Copié
    → Markdown avec citekeys en ligne + bloc bibtex

Résultat : Un squelette de révision éclair de démarrage fondé sur des données de citation réelles.

Pièges
  • En supposant que l'article le plus cité est l'article le plus pertinent — Parcourir les résumés ; utiliser des recommandations avec des graines positives/négatives pour affiner
Combiner avec : paper-fetch-skill · zotero

Profiler un auteur pour une interview, une conférence ou une révision de mandat

👤 Présidents de programmes, journalistes, comités de recrutement ⏱ ~15 min beginner

Quand l'utiliser : Vous avez besoin d'un instantané rapide et précis du dossier de publication d'une personne.

Déroulement
  1. Trouver l'auteur
    Recherchez les auteurs « Yann LeCun » et choisissez celui de NYU/Meta.✓ Copié
    → ID d'auteur + affiliations + h-index
  2. Obtenir des publications
    Répertoriez leurs 50 meilleures publications par nombre de citations ; regrouper par domaines d’études.✓ Copié
    → Liste groupée avec décomptes ; lieu + année par article

Résultat : Un profil d'auteur défendable avec des données réelles.

Pièges
  • Erreurs de désambiguïsation : les noms communs correspondent à plusieurs personnes — Inspectez toujours l’affiliation et le signal de co-auteur avant de vous engager

Obtenez des recommandations sur ce que vous avez aimé et ce que vous n'avez pas aimé

👤 Des chercheurs construisent une liste de lectures ⏱ ~20 min intermediate

Quand l'utiliser : Vous avez 5 articles que vous avez aimés et 2 que vous n'avez pas aimés ; trouvez-en plus dans cet espace.

Déroulement
  1. Fournir des graines
    Graines positives : [DOI]. Graines négatives : [DOI]. Recommander 20 articles.✓ Copié
    → Recs classées biaisées vers les positifs, loin des négatifs
  2. Filtre
    Uniquement les lieux avec une année ≥ 2022 et un accès libre = vrai.✓ Copié
    → Les enregistrements filtrés incluent uniquement les travaux OA post-2022

Résultat : Une liste sur mesure que vous voudriez réellement lire.

Récupérer par lots des métadonnées pour une longue liste de lecture

👤 Toute personne important une bibliographie ⏱ ~25 min intermediate

Quand l'utiliser : Vous disposez de plus de 100 DOI et avez besoin de métadonnées en une seule fois.

Déroulement
  1. Soumettre le lot
    Récupérez par lots les métadonnées pour ces 200 DOI ; exporter BibTeX.✓ Copié
    → Réponse unique couvrant tout ; Le flux BibTeX suit
  2. Gérer les échecs
    Pour les identifiants qui n’ont pas été résolus, essayez match_title comme solution de secours.✓ Copié
    → La recherche de secours comble la plupart des lacunes

Résultat : Bibliographie claire et cohérente prête pour Zotero.

Pièges
  • Dépassement de 500 articles par appel de lots — Morceau à 500 ; la compétence gère les limites de débit entre les morceaux
Combiner avec : zotero

Combinaisons

Associez-le à d'autres MCPs pour un effet X10

semanticscholar-skill + paper-fetch-skill

Utilisez Semantic Scholar pour découvrir, puis récupérer les PDF

Rechercher un érudit sémantique ; récupérez des PDF en libre accès pour les 10 meilleurs résultats.✓ Copié
semanticscholar-skill + zotero

Importer via Zotero pour la gestion de la bibliothèque locale

Exporter BibTeX ; importer dans Zotero et étiqueter la collection.✓ Copié
semanticscholar-skill + arxiv

Référence croisée avec les métadonnées arXiv

Pour chaque identifiant arXiv de ma liste, enrichissez avec le nombre de citations Semantic Scholar.✓ Copié

Outils

Ce que ce MCP expose

OutilEntréesQuand appelerCoût
search_relevance query Recherche de papier par défaut 1 request
search_bulk query + filters Résultats groupés pour le filtrage en aval 1 request
search_snippets query Rechercher des articles par phrases dans le texte 1 request
match_title title Résoudre un article par un titre imprécis 1 request
get_paper ID (DOI/arXiv/...) Quand vous avez un identifiant 1 request
get_citations / get_references paper id, limit Parcourez le graphique des citations 1 request
find_similar / recommend seed(s) (pos + neg) Recommandations sosies et affinées 1 request
batch_papers / batch_authors array of IDs Grandes listes de lecture 1 request
search_authors name Auteurs de profils 1 request
export_bibtex / export_markdown / export_json papers[] Étape finale d'exportation 0

Coût et limites

Coût d'exécution

Quota d'API
API publique Semantic Scholar — tarif limité ; la compétence impose un écart de 1,1 s et un recul exponentiel
Tokens par appel
Les métadonnées sont petites ; résumés et extraits plus grands
Monétaire
Gratuit — Semantic Scholar est public
Astuce
Regroupez autant que possible : un seul appel par lots bat des centaines d'appels get_paper.

Sécurité

Permissions, secrets, portée

Stockage des identifiants : Aucune information d’identification requise pour les points de terminaison publics. Clé API facultative pour les limites plus élevées – conservez-la dans env, pas dans la configuration.
Sortie de données : Les requêtes et les résultats vont sur api.semanticscholar.org.

Dépannage

Erreurs courantes et correctifs

429 Trop de demandes

La compétence gère déjà cela ; si persistant, ralentissez le rythme de votre lot ou demandez une clé API.

Vérifier : Inspect response headers for x-rate-limit-*
Papier introuvable par DOI

Revenez à match_title avec le titre de l'article ; Environ 10 % des articles ne couvrent pas le DOI.

Vérifier : match_title + grep output
L'homonymie de l'auteur est erronée

Filtrer par affiliation ou co-auteur avant de vous engager ; Semantic Scholar fusionne occasionnellement des personnes distinctes.

Vérifier : Inspect the author's publication list for coherence

Alternatives

Semantic Scholar Skill vs autres

AlternativeQuand l'utiliserCompromis
arxivVous ne vous souciez que d'arXiv, pas du graphique de citation plus largeCouverture plus étroite ; pas de parcours de citations
paper-fetch-skillVous avez des identifiants et voulez des PDF plus que des métadonnéesFecher, pas un moteur de recherche
asta-skillVous voulez une saveur de recherche académique différenteSource différente

Plus

Ressources

📖 Lire le README officiel sur GitHub

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