About qinyan-paper-search
qinyan-paper-search is a literature-search skill for users looking up academic work through the Qinyan OpenAPI. It searches Google Scholar, Wanfang, PubMed, and ArXiv, selecting sources based on query language and subject area.
Key features
- 01Search four academic databases
- 02Select sources by language and field
- 03Filter by year, author, and journal
- 04Retrieve paginated results
- 05Present structured paper details
Use cases
- 01Find papers on a topic in Chinese
- 02Search for medical and biomedical literature
- 03Look up computer science and STEM papers
Install
Copy the command and run it in a terminal.
$
npx skills add https:/ / github.com/ leonchaox/ qinyan-academic-skills --skill qinyan-paper-searchAfter installing, type/qinyan-paper-searchin Claude Code to confirm it loaded.
Bundled filesscripts/search.sh
Details
From the project README沁言学术 - 文献检索
概述
本技能通过沁言学术OpenAPI,支持从 Google Scholar、万方(Wanfang)、PubMed、ArXiv 四大学术数据库进行文献检索。根据用户查询的语言和学科领域,智能选择最优检索策略。
学术诚信声明: 所有检索结果均来自真实学术数据库,严禁捏造或猜测文献信息。如检索结果不完整,应如实告知用户。
前置条件
使用前请确保:
- 已设置
QINYAN_API_KEY环境变量(前往 https://platform.qinyanai.com/ 申请) - 环境中可用
curl和python3
export QINYAN_API_KEY="your-api-key-here"
智能检索策略
收到用户的检索请求后,请按以下策略选择数据源:
语言策略
- 中文查询:优先使用 万方(Wanfang),可同时检索 Google Scholar
- 英文查询:优先使用 Google Scholar,可同时检索其他英文数据库
学科策略
- 医学/生物医学/生命科学:优先使用 PubMed(不支持中文query,需翻译为英文)
- 计算机科学/理工/数学/物理:优先使用 ArXiv(不支持中文query,需翻译为英文)
- 社科/人文/综合:优先使用 Google Scholar 或 万方
重要提醒
- PubMed 和 ArXiv 不支持中文检索:如用户使用中文关键词且需检索这两个数据库,必须先将查询词翻译为准确的英文学术术语,再发起检索
- 可同时检索多个数据库以获取更全面的结果
- 向用户说明实际使用了哪些数据库进行检索
使用方法
通过 scripts/search.sh 脚本调用API,指定数据源和检索参数:
bash scripts/search.sh <source> '<json_payload>'
其中 <source> 为:google | wanfang | pubmed | arxiv
各数据库参数说明
Google Scholar
bash scripts/search.sh google '{"query": "deep learning", "max_results": 20, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025", "author": "Hinton", "journal": "Nature", "language": "english"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持布尔表达式(1-300字符) |
| max_results | int | 否(默认20) | 返回数量,最大20 |
| offset | int | 否(默认0) | 分页偏移量 |
| date_from | string | 否 | 起始年份,如 "2020" |
| date_to | string | 否 | 截止年份,如 "2025" |
| author | string | 否 | 按作者筛选 |
| journal | string | 否 | 按期刊筛选 |
| language | string | 否 | "english" 或 "中文",留空不限 |
万方(Wanfang)
bash scripts/search.sh wanfang '{"query": "人工智能 教育", "max_results": 50, "date_from": "2020", "date_to": "2025"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持中英文(1-300字符) |
| max_results | int | 否(默认50) | 返回数量,1-100 |
| date_from | string | 否 | 起始年份 |
| date_to | string | 否 | 截止年份 |
PubMed
bash scripts/search.sh pubmed '{"query": "cancer immunotherapy", "max_results": 50, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持PubMed查询语法(1-300字符,仅英文) |
| max_results | int | 否(默认50) | 返回数量,1-200 |
| offset | int | 否(默认0) | 分页偏移量 |
| date_from | string | 否 | 起始日期,"YYYY" 或 "YYYYMMDD" |
| date_to | string | 否 | 截止日期,"YYYY" 或 "YYYYMMDD" |
ArXiv
bash scripts/search.sh arxiv '{"query": "transformer attention", "max_results": 50, "offset": 0, "date_from": "2020", "date_to": "2025", "author": "Vaswani"}'
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 是 | 检索关键词,支持ArXiv查询语法(1-300字符,仅英文) |
| max_results | int | 否(默认50) | 返回数量,1-100 |
| offset | int | 否(默认0) | 分页偏移量 |
| date_from | string | 否 | 起始日期 |
| date_to | string | 否 | 截止日期 |
| author | string | 否 | 按作者筛选 |
输出格式
检索结果以结构化方式呈现给用户:
- 说明检索策略:告知用户选择了哪些数据库及原因
- 结果列表:每条文献包含:
- 标题(加粗)
- 作者列表
- 发表年份 / 期刊或来源
- 摘要(适当截断)
- DOI链接(如有)
- PDF链接(如有)
- 数据来源标注
- 结果统计:总计检索到多少条结果
示例工作流
用户输入中文查询
用户: 帮我检索关于"深度学习在医学影像中的应用"的文献
- 识别为中文查询 + 医学领域
- 将查询翻译为英文: "deep learning medical imaging applications"
- 优先检索 万方(中文文献)和 PubMed(英文医学文献)
- 整合结果返回用户
用户输入英文查询
用户: Search papers about "large language models for code generation"
- 识别为英文查询 + 计算机领域
- 优先检索 Google Scholar 和 ArXiv
- 整合结果返回用户
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