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web-search-advanced-research-paper

web-search-advanced-research-paper

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关于 web-search-advanced-research-paper

Web Search Advanced - Research Paper Category 是使用 Exa 的 research paper 搜索类别查找和整理学术论文的技能，介绍筛选、内容提取选项以及合并去重流程。

主要功能

  1. 01学术论文搜索指导
  2. 02域名与日期筛选
  3. 03文本条件筛选
  4. 04内容提取与重点摘要
  5. 05结果合并与去重

适用场景

  1. 01查找某主题的论文
  2. 02梳理近期文献
  3. 03搜索特定出版渠道的论文

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server --skill web-search-advanced-research-paper

安装后在 Claude Code 中输入/web-search-advanced-research-paper确认已加载。

详细介绍

Web Search Advanced - 研究论文类别

工具限制（关键）

仅使用 web_search_advanced_exa，并设置 category: "research paper"。不要使用其他类别或工具。

完整筛选支持

research paper 类别支持所有可用参数：

核心参数
  • query（必填）
  • numResults
  • type（"auto"、"fast"、"deep"、"neural"）
域名筛选
  • includeDomains（例如，["arxiv.org", "openreview.net"]）
  • excludeDomains
日期筛选（ISO 8601）
  • startPublishedDate / endPublishedDate
  • startCrawlDate / endCrawlDate
文本筛选
  • includeText（必须包含所有内容）
  • excludeText（匹配任意内容时排除）

数组大小限制： includeText 和 excludeText 仅支持单项数组。多项数组（2 项及以上）会导致 400 错误。若要匹配多个词语，请将它们放入 query 字符串，或分别运行搜索。

内容提取
  • textMaxCharacters / contextMaxCharacters
  • enableSummary / summaryQuery
  • enableHighlights / highlightsNumSentences / highlightsPerUrl / highlightsQuery
其他参数
  • userLocation
  • moderation
  • additionalQueries
  • maxAgeHours / livecrawlTimeout
  • subpages / subpageTarget

Token 隔离（关键）

切勿在主上下文中运行 Exa 搜索。始终启动 Task Agent：

  • Agent 使用 category: "research paper" 调用 web_search_advanced_exa
  • Agent 在呈现结果前合并并去重
  • Agent 返回提炼后的内容（简短 Markdown 或紧凑 JSON）
  • 无论搜索量多大，都能保持主上下文整洁

适用场景

在以下情况下使用此类别：

  • 查找 arXiv、OpenReview、PubMed 等平台上的学术论文
  • 查找特定主题的科学研究
  • 按日期筛选进行文献综述
  • 查找包含特定方法或术语的论文

示例

某主题的近期论文：

web_search_advanced_exa {
  "query": "transformer attention mechanisms efficiency",
  "category": "research paper",
  "startPublishedDate": "2024-01-01",
  "numResults": 15,
  "type": "auto"
}

特定会议或期刊的论文：

web_search_advanced_exa {
  "query": "large language model agents",
  "category": "research paper",
  "includeDomains": ["arxiv.org", "openreview.net"],
  "includeText": ["LLM"],
  "numResults": 20,
  "type": "deep"
}

输出格式

返回：

  1. 结果（结构化列表，包含标题、作者、日期和摘要概述）
  2. 来源（包含出版场所的 URL）
  3. 备注（方法差异、相互矛盾的发现）

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