/ Каталог / Песочница / Semantic Scholar Skill
← Все серверы ↗ GitHub
● Сообщество Agents365-ai ⚡ Сразу

Semantic Scholar Skill

автор Agents365-ai · Agents365-ai/semanticscholar-skill

Semantic Scholar внутри Claude — поиск по ключевым словам/логическим значениям, обход цитат, рекомендации, авторы, пакетная выборка с экспортом BibTeX/Markdown.

Agents365-ai/semanticscholar-skill оборачивает API Semantic Scholar как навык Клода. Вы можете выполнять поиск (ключевое слово, логическое значение, заголовок, фрагменты, авторы), разрешать статьи по DOI/arXiv/PMID/MAG/ACL/SHA/URL, просматривать цитаты и ссылки, получать рекомендации (однозначные или положительные/отрицательные многозначные), искать авторов (индекс Хирша, филиалы, публикации) и пакетно получать до 500 статей / 1000 авторов в одном позвони. Встроенное вежливое ограничение скорости (разрыв в 1,1 с, экспоненциальная задержка на 429/504). Экспортируйте в BibTeX, Markdown или JSON.

▶ Смотреть демо 📦 Установить 💡 Сценарии

Зачем использовать

Ключевые функции

Живое демо

Как выглядит на практике

semanticscholar-skill.replay ▶ готово
0/0

Установка

Репозиторий автора · Официальная документация Claude Skills

Сценарии использования

Реальные сценарии: Semantic Scholar Skill

Подготовьте обзор литературы вокруг семенной бумаги.

👤 Аспиранты и исследователи начинают обзор ⏱ ~45 min intermediate

Когда использовать: У вас есть одна сильная опорная статья, и вы хотите создать соответствующую литературу.

Поток
  1. Разрешить семя
    Разрешите 10.1038/s41586-020-2649-2 и получите полные метаданные.✓ Скопировано
    → Полный бумажный объект с аннотацией + области обучения
  2. Получение ссылок + цитат
    Получите исходные ссылки и 50 лучших цитирующих статей, отсортированных по влиянию.✓ Скопировано
    → Два рейтинговых списка с местами + годами
  3. Экспортировать Markdown с помощью ключей BibTeX
    Экспортируйте объединенный набор в формате Markdown с записями BibTeX, которые я могу загрузить в Zotero.✓ Скопировано
    → Уценка со встроенными ключами cite + блоком bibtex

Итог: Начальный скелет обзора, основанный на реальных данных цитирования.

Подводные камни
  • Предполагая, что наиболее цитируемая статья является наиболее релевантной статьей. — Просмотрите тезисы; используйте рекомендации с положительными/отрицательными исходными данными для уточнения
Сочетать с: paper-fetch-skill · zotero

Профилируйте автора для интервью, беседы или обзора срока пребывания в должности

👤 Председатели программ, журналисты, комитеты по найму ⏱ ~15 min beginner

Когда использовать: Вам нужен быстрый и точный снимок чьих-либо публикаций.

Поток
  1. Найти автора
    Найдите авторов «Ян ЛеКун» и выберите NYU/Meta.✓ Скопировано
    → Идентификатор автора + принадлежность + индекс Хирша
  2. Получить публикации
    Перечислите их 50 лучших публикаций по количеству цитирований; группировать по направлениям обучения.✓ Скопировано
    → Сгруппированный список с подсчетами; место проведения + год за статью

Итог: Защищенный профиль автора с реальными данными.

Подводные камни
  • Ошибки неоднозначности — общие имена соответствуют нескольким людям. — Всегда проверяйте принадлежность и сигнал соавтора перед совершением

Получайте рекомендации о том, что вам понравилось и не понравилось

👤 Исследователи составляют список для чтения ⏱ ~20 min intermediate

Когда использовать: У вас есть 5 статей, которые вам понравились, и 2 — нет; найдите больше в этом пространстве.

Поток
  1. Предоставить семена
    Позитивные семена: [DOI]. Отрицательные семена: [DOI]. Рекомендую 20 статей.✓ Скопировано
    → Рейтинговые отзывы смещены в сторону положительных, а не отрицательных
  2. Фильтр
    Только площадки с годом ≥ 2022 и открытым доступом = true.✓ Скопировано
    → Отфильтрованные записи включают только работы открытого доступа после 2022 года.

Итог: Индивидуальный список, который вы действительно захотите прочитать.

Пакетная выборка метаданных для длинного списка чтения

👤 Любой, кто импортирует библиографию ⏱ ~25 min intermediate

Когда использовать: У вас более 100 DOI, и вам нужны метаданные за один раз.

Поток
  1. Отправить партию
    Пакетная выборка метаданных для этих 200 DOI; экспортировать BibTeX.✓ Скопировано
    → Единый ответ, охватывающий все; Далее следует поток BibTeX
  2. Обрабатывать промахи
    Для идентификаторов, которые не удалось разрешить, попробуйте match_title в качестве запасного варианта.✓ Скопировано
    → Резервный поиск закрывает большинство пробелов

Итог: Чистая, последовательная библиография, готовая для Zotero.

Подводные камни
  • Превышение 500 документов за пакетный вызов — Чанк по 500; навык обрабатывает ограничения скорости между фрагментами
Сочетать с: zotero

Комбинации

Сочетайте с другими MCP — эффект x10

semanticscholar-skill + paper-fetch-skill

Используйте Semantic Scholar, чтобы найти и получить PDF-файлы.

Исследователь семантики поиска; получить PDF-файлы с открытым доступом для 10 лучших хитов.✓ Скопировано
semanticscholar-skill + zotero

Импортируйте через Zotero для управления локальной библиотекой.

Экспорт BibTeX; импортируйте в Zotero и пометьте коллекцию.✓ Скопировано
semanticscholar-skill + arxiv

Перекрестная ссылка с метаданными arXiv

Для каждого идентификатора arXiv в моем списке добавьте количество цитирований семантических ученых.✓ Скопировано

Инструменты

Что предоставляет этот MCP

ИнструментВходные данныеКогда вызыватьСтоимость
search_relevance query Поиск бумаги по умолчанию 1 request
search_bulk query + filters Массовые результаты для последующей фильтрации 1 request
search_snippets query Найдите статьи по фразам в тексте 1 request
match_title title Разрешить статью по неточному названию 1 request
get_paper ID (DOI/arXiv/...) Когда у вас есть идентификатор 1 request
get_citations / get_references paper id, limit Пройдите по графику цитирования 1 request
find_similar / recommend seed(s) (pos + neg) Похожие и уточненные рекомендации 1 request
batch_papers / batch_authors array of IDs Большие списки чтения 1 request
search_authors name Авторы профиля 1 request
export_bibtex / export_markdown / export_json papers[] Последний шаг экспорта 0

Стоимость и лимиты

Во что обходится

Квота API
Публичный API Semantic Scholar — скорость ограничена; навык обеспечивает разрыв в 1,1 с и экспоненциальную задержку
Токенов на вызов
Метаданные невелики; аннотации и фрагменты увеличены
Деньги
Бесплатно — Semantic Scholar доступен публично.
Совет
Пакетная обработка, когда это возможно: один пакетный вызов лучше сотен вызовов get_paper.

Безопасность

Права, секреты, радиус поражения

Хранение учётных данных: Для общедоступных конечных точек учетные данные не требуются. Ключ API необязателен для более высоких ограничений — храните его в env, а не в конфигурации.
Исходящий трафик: Запросы и результаты передаются на api.semanticscholar.org.

Устранение неполадок

Частые ошибки и исправления

429 Слишком много запросов

Навык уже справляется с этим; если настойчиво, замедлите темп пакетной обработки или запросите ключ API.

Проверить: Inspect response headers for x-rate-limit-*
Бумага не найдена DOI

Вернитесь к match_title с названием статьи; ~ 10% статей не имеют охвата DOI.

Проверить: match_title + grep output
Автор неправильно определил значение

Перед фиксацией отфильтруйте по принадлежности или соавтору; Семантический ученый иногда объединяет разных людей.

Проверить: Inspect the author's publication list for coherence

Альтернативы

Semantic Scholar Skill в сравнении

АльтернативаКогда использоватьКомпромисс
arxivВас волнует только arXiv, а не более широкий график цитирования.Более узкий охват; без обхода цитирования
paper-fetch-skillУ вас есть идентификаторы, и вам нужны PDF-файлы больше, чем метаданные.Сборщик, а не поисковая система
asta-skillВам нужен другой вариант академического поискаДругой источник

Ещё

Ресурсы

📖 Читать официальный README на GitHub

🐙 Открытые задачи

🔍 Все 400+ MCP-серверов и Skills