semantic-scholar

Semantic Scholar 論文検索

トピックまたは論文 ID を検索します：$ARGUMENTS

役割と位置付け

このスキルは、/arxiv に対する出版済み論文向けのものです。

スキル	ソース	最適な用途
/arxiv	arXiv API	最新のプレプリント、最先端の未査読研究
/semantic-scholar	Semantic Scholar API	引用数、出版会議情報、TLDR を含む出版済みの学術誌・会議論文（IEEE、ACM、Springer など）

arXiv の役割を重複して行わないでください。 検索結果に externalIds.ArXiv フィールドが含まれる場合、その論文は arXiv にも掲載されています。その旨を記載しますが、arXiv から再取得しないでください。

定数

• MAX_RESULTS = 10 — 検索結果のデフォルト件数です。
• S2_FETCHER — 正規名は semantic_scholar_fetch.py です。shared-references/integration-contract.md §2 に従って解決します（ポリシー D1 — プライマリ＋フォールバックのカスケード）。解決できない場合（正規の探索チェーンを使い切った場合）は、ステップ 2 に記載のインライン Python による代替手段にフォールバックします。
• DEFAULT_FILTERS — 一般的な調査クエリでは、ノイズを減らすため、デフォルトで次のフィルターを適用します。
  • --fields-of-study "Computer Science,Engineering"
  • --publication-types JournalArticle,Conference

引数に追加してオーバーライドします。

• /semantic-scholar "topic" - max: 20 — 最大 20 件の結果を返します
• /semantic-scholar "topic" - type: journal — 学術誌論文のみ
• /semantic-scholar "topic" - type: conference — 会議論文のみ
• /semantic-scholar "topic" - min-citations: 50 — 引用数の多い論文のみ
• /semantic-scholar "topic" - year: 2022- — 2022 年以降の論文
• /semantic-scholar "topic" - fields: all — デフォルトの研究分野フィルターを削除します
• /semantic-scholar "topic" - sort: citations — 引用数順に並べ替えた一括検索
• /semantic-scholar "DOI:10.1109/..." — DOI で単一の論文を取得します

ワークフロー

ステップ 1：引数を解析する

$ARGUMENTS を解析して、次の指定を確認します。

• クエリまたは ID：主な検索語句、または論文識別子
  • DOI：10.1109/TWC.2024.1234567
  • Semantic Scholar ID：f9314fd99be5f2b1b3efcfab87197d578160d553
  • ArXiv：ARXIV:2006.10685
  • Corpus：CorpusId:219792180
• - max: N：MAX_RESULTS を上書きします
• - type: journal|conference|review|all：--publication-types に変換します
• - min-citations: N：--min-citations に変換します
• - year: RANGE：--year に変換します（例：2022-、2020-2024）
• - fields: FIELDS：--fields-of-study を上書きします（フィルターを削除するには all を指定します）
• - sort: citations|date：--sort citationCount:desc または publicationDate:desc を指定して search-bulk を使用します

引数が DOI のパターン（10.XXXX/...）、Semantic Scholar ID（40 文字の 16 進数）、または接頭辞付き ID（ARXIV:...、CorpusId:...）に一致する場合は、検索を省略してステップ 3 に進みます。

ステップ 2：論文を検索する

正規の厳密かつ安全なチェーンを使って $S2_FETCHER を解決します（shared-references/integration-contract.md §2 を参照）。

cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f .aris/installed-skills.txt ]; then
    ARIS_REPO=$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null) || true
fi
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
    ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
fi
S2_FETCHER=".aris/tools/semantic_scholar_fetch.py"
[ -f "$S2_FETCHER" ] || S2_FETCHER="tools/semantic_scholar_fetch.py"
[ -f "$S2_FETCHER" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && S2_FETCHER="$ARIS_REPO/tools/semantic_scholar_fetch.py"; }
[ -f "$S2_FETCHER" ] || S2_FETCHER=""

標準検索（デフォルト — 関連性順）：

python3 "$S2_FETCHER" search "QUERY" --max MAX_RESULTS \
  --fields-of-study "Computer Science,Engineering" \
  --publication-types JournalArticle,Conference

一括検索（- sort: が指定された場合、または MAX_RESULTS > 100 の場合）：

python3 "$S2_FETCHER" search-bulk "QUERY" --max MAX_RESULTS \
  --sort citationCount:desc \
  --fields-of-study "Computer Science" \
  --year "2020-"

$S2_FETCHER が空の場合（ポリシー D1 のカスケード）、urllib を使用して https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search にアクセスするインライン Python にフォールバックします。

推奨フィルターの組み合わせ（テスト結果に基づく）：

目的	フラグ
質の高い学術誌論文	--publication-types JournalArticle --min-citations 10
CS/EE 分野の最近の論文	--fields-of-study "Computer Science,Engineering" --year "2022-"
基礎的／影響力の大きい論文	search-bulk --sort citationCount:desc --fields-of-study "Computer Science"
会議論文のみ	--publication-types Conference

注：--venue には、「IEEE」のような部分一致ではなく、「IEEE Transactions on Signal Processing」のような会議名の完全一致が必要です。自動化されたフローでは --venue の使用を避け、--publication-types と --fields-of-study を優先してください。

ステップ 3：特定の論文の詳細を取得する

単一の論文 ID が指定された場合：

python3 "$S2_FETCHER" paper "PAPER_ID"

PAPER_ID には次の値を指定できます：

• DOI：10.1109/TSP.2021.3071210
• ArXiv：ARXIV:2006.10685
• CorpusId：CorpusId:219792180
• S2 ID：f9314fd99be5f2b1b3efcfab87197d578160d553

ステップ 4：arXiv との重複を除外する

各結果について、externalIds.ArXiv を確認します：

• 存在する場合 → 論文は arXiv にもあります。出力にその旨を記載しますが、/arxiv 経由で再取得してはいけません。
• 存在しない場合 → 論文は掲載先のみです（例：プレプリントがない IEEE 論文）。これがこのスキル独自の価値です。

ステップ 5：結果を提示する

結果を表として提示します：

| # | Title | Venue | Year | Citations | Authors | Type |
|---|-------|-------|------|-----------|---------|------|
| 1 | Deep Learning Enabled... | IEEE Trans. Signal Process. | 2021 | 1364 | Xie et al. | Journal |

各論文について、次の情報も表示します：

• DOI リンク：https://doi.org/DOI（IEEE／ACM 論文の場合、これが正式なリンクです）
• オープンアクセス PDF：openAccessPdf.url が空でない場合は表示します
• TLDR：利用可能な場合は、1 行の要約を表示します
• arXiv にも掲載：externalIds.ArXiv が存在する場合は、arXiv ID を記載します

ステップ 6：詳細な要約

各論文について（結果が多い場合は上位 5 件）：

## [Title]

- **Venue**: [venue name] ([publicationVenue.type]: journal/conference)
- **Year**: [year] | **Citations**: [citationCount]
- **Authors**: [full author list]
- **DOI**: [doi link]
- **Fields**: [fieldsOfStudy]
- **TLDR**: [tldr.text if available]
- **Abstract**: [abstract]
- **Open Access**: [openAccessPdf.url or "Not available"]
- **Also on arXiv**: [ArXiv ID if exists, else "No"]

ステップ 7：Research Wiki を更新する（有効な場合）

プロジェクト内に research-wiki/ が存在する場合は必須です。それ以外の場合は、何も通知せずにスキップします。Wiki ディレクトリが存在する場合は、 shared-references/wiki-helper-resolution.md に記載された標準の手順（バリアント B — 警告してスキップ）に従って $WIKI_SCRIPT を解決します。externalIds.ArXiv フィールドがある結果には --arxiv-id を使います。arXiv にミラーがない掲載先のみの論文（IEEE／ACM では一般的）には、手動でメタデータを指定します：

if [ -d research-wiki/ ]; then
  cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
  ARIS_REPO="${ARIS_REPO:-$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null)}"
  if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
    ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
  fi
  WIKI_SCRIPT=".aris/tools/research_wiki.py"
  [ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || WIKI_SCRIPT="tools/research_wiki.py"
  [ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && WIKI_SCRIPT="$ARIS_REPO/tools/research_wiki.py"; }
  [ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || {
    echo "WARN: research_wiki.py not found; semantic-scholar results delivered, wiki ingest skipped. Fix: bash tools/install_aris.sh or smart_update.sh (refreshes ~/.aris/repo), export ARIS_REPO, or cp <ARIS-repo>/tools/research_wiki.py tools/." >&2
    WIKI_SCRIPT=""
  }
  [ -n "$WIKI_SCRIPT" ] && for each paper in results:
        if paper.externalIds.ArXiv:
            python3 "$WIKI_SCRIPT" ingest_paper research-wiki/ \
                --arxiv-id "<ArXiv>"
        else:
            python3 "$WIKI_SCRIPT" ingest_paper research-wiki/ \
                --title "<title>" --authors "<authors joined by , >" \
                --year <year> --venue "<venue>" \
                [--external-id-doi "<externalIds.DOI>"]
fi

ヘルパーがスラッグ／重複排除／ページ／インデックス／ログを処理します。papers/<slug>.md を手動で作成してはいけません。shared-references/integration-contract.md を参照してください。arXiv で入手できる論文をバックフィルするには、/research-wiki sync --arxiv-ids <id1>,<id2>,... を使います。

ステップ 8：最終出力

実行した内容を要約します：

• Found N published papers for "query"
• Filters applied: [publication types, fields, year range, etc.]
• N papers are venue-only (not on arXiv)
• Wiki-ingested N papers（research-wiki/ が存在した場合）

次に使うスキルを提案します：

/arxiv "topic"           - search arXiv preprints (complements this search)
/research-lit "topic"    - multi-source review: Zotero + local PDFs + arXiv + S2
/novelty-check "idea"    - verify novelty against literature

主なルール

• デフォルトでフィルター付き検索を使う：ユーザーが - fields: all と指定しない限り、必ず --fields-of-study と --publication-types を適用します。フィルターがない場合、S2 は分野横断的なノイズ（言語学、心理学など）を返します。
• 引用数は重要です：S2 の引用データは arXiv に対する主な優位点です。必ず citationCount を目立つように表示し、結果の順位付けや優先順位付けに使います。
• 掲載先のメタデータが重要です：venue と publicationVenue.type（ジャーナルか学会か）を表示します。これにより、ユーザーが論文の質を評価しやすくなります。
• 出版済み論文の正式な ID は DOI です：IEEE／ACM／Springer の論文では、必ず DOI リンクを表示します。
• レート制限：API キーなしの S2 API には厳しいレート制限（約 1 リクエスト／秒、厳格なクールダウン期間）があります。HTTP 429 が発生した場合は、待ってから再試行します。より高い上限を利用するには、SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY 環境変数を設定するようユーザーに勧めます（https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key-form で無料取得できます）。
• TLDR が null の場合があります：一部の出版社（特に IEEE）では、TLDR フィールドが省略されます。その場合は、代わりに要旨の最初の文を表示します。
• openAccessPdf が空の場合があります：IEEE の論文の多くはクローズドアクセスです。代替として、必ず DOI リンクを提示します。
• S2 API に接続できない場合は、代替手段として /arxiv または /research-lit "topic" - sources: web を使うよう提案します。