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literature-search

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github.com/lingzhi227生産性4402.6k 回インストール35 週間前に更新
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literature-search について

literature-searchは、複数の学術データベースから論文を探す研究者向けスキルです。検索結果の統合・重複排除・順位付けに加え、BibTeX参照を生成できます。

主な機能

  1. 01Semantic Scholar、arXiv、OpenAlex、CrossRefの検索
  2. 02引用数・新しさ・会議品質・関連性による順位付け
  3. 03検索結果の統合と重複排除
  4. 04BibTeX参照の生成

活用シーン

  1. 01研究テーマに関連する論文の検索
  2. 02新しいarXivプレプリントの検索
  3. 03複数の検索結果をまとめて引用情報を出力

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill literature-search

インストール後、Claude Code で/literature-searchを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

scripts/
download_arxiv_source.py
search_crossref.py
search_openalex.py

詳細

文献検索

複数の学術データベースを検索し、関連する論文を見つけます。

入力

  • $ARGUMENTS — 検索クエリ（自然言語）

スクリプト

Semantic Scholar（主要 — ML/AI に最適、BibTeX に対応）
python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_semantic_scholar.py \
  --query "QUERY" --max-results 20 --year-range 2022-2026 \
  --api-key "$(grep S2_API_Key /Users/lingzhi/Code/keys.md 2>/dev/null | cut -d: -f2 | tr -d ' ')" \
  -o results_s2.jsonl

主なフラグ：--peer-reviewed-only、--top-conferences、--min-citations N、--venue NeurIPS ICML

arXiv（最新のプレプリント）
python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_arxiv.py \
  --query "QUERY" --max-results 10 -o results_arxiv.jsonl
OpenAlex（最も広範な収録範囲、無料、API キー不要）
python ~/.claude/skills/literature-search/scripts/search_openalex.py \
  --query "QUERY" --max-results 20 --year-range 2022-2026 \
  --min-citations 5 -o results_openalex.jsonl
マージと重複排除
python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/paper_db.py merge \
  --inputs results_s2.jsonl results_arxiv.jsonl results_openalex.jsonl \
  --output merged.jsonl
CrossRef（DOI ベースの検索、最も広範な種別をカバー）
python ~/.claude/skills/literature-search/scripts/search_crossref.py \
  --query "QUERY" --rows 10 --output results_crossref.jsonl

主なフラグ：--bibtex（.bib 形式で出力）、--rows N

arXiv ソースのダウンロード（.tex ファイルを取得）
python ~/.claude/skills/literature-search/scripts/download_arxiv_source.py \
  --title "Paper Title" --output-dir arxiv_papers/

主なフラグ：--arxiv-id 1706.03762、--metadata、--max-results N

検索結果から BibTeX を生成
python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/bibtex_manager.py \
  --jsonl merged.jsonl --output references.bib

ワークフロー

  1. ユーザーのクエリを、相互に補完する 2〜4 個の検索クエリに展開します
  2. 展開したクエリを使って、Semantic Scholar で検索します（主要）
  3. ごく最近のプレプリント（3 か月未満）を対象に arXiv を検索します
  4. 必要に応じて、より広範な検索範囲を得るために OpenAlex を検索します
  5. 検索結果をマージし、重複を排除します
  6. 次の基準で順位付けします：引用数（0.3）＋新しさ（0.3）＋会場の質（0.2）＋関連性（0.2）
  7. 構造化された検索結果の表を提示します

会場の品質ランク

ランク 1： NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、NAACL、CVPR、ICCV、ECCV、KDD、AAAI、IJCAI、SIGIR、WWW ランク 2： AISTATS、UAI、COLT、COLING、EACL、WACV、JMLR、TACL ランク 3： ワークショップ、arXiv のプレプリント — (preprint) と表示します

出力形式

BibTeX キーを含む詳細項目とともに、検索結果を表で提示します。プレプリントかどうかを必ず明記してください。

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