学术文献检索（期刊信息、影响因子、下载链接）

SKILL.md

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name: paper-finder
description: 根据主题、篇名、关键词等检索学术文献，返回真实的期刊信息、影响因子和下载链接，找不到就是找不到，绝不编造
triggers:
  - 找文献
  - 检索论文
  - 搜索文献
  - 查论文
  - 找期刊
  - 文献检索
  - 论文下载
  - 查影响因子
  - 推荐文献
  - 相关论文
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# 文献检索助手 (Paper Finder)

## ⚠️ 重要原则

**找不到就是找不到，绝不编造！**

- ✅ 只返回真实存在的文献
- ✅ 明确标注"未找到"当检索无果
- ✅ 提供可验证的链接和信息来源
- ❌ 绝不生成虚假的文献信息
- ❌ 绝不编造不存在的下载链接

## 功能

根据你提供的主题、篇名、关键词、作者等信息，在主流学术数据库中检索文献，返回：
- 文献基本信息（标题、作者、期刊）
- 文献简介（摘要或核心内容）
- 期刊影响因子（如有）
- 官方下载/访问链接

## 使用方法

### 基础检索

```
找关于[主题]的文献
搜索[关键词]相关的论文
查找[作者]发表的论文
找篇名包含[标题关键词]的文章
```

### 高级检索（组合条件）

```
找深度学习在医学影像中的应用，近5年，影响因子>5
搜索Transformer架构的综述文章，发表在Nature或Science
查找张三关于癌症免疫治疗的文献
找篇名包含"attention mechanism"的论文，2020年后发表
```

### 指定数据库

```
在PubMed上找关于COVID-19疫苗的文献
在arXiv上搜索大语言模型相关论文
在知网查找人工智能教育应用的中文文献
```

## 支持的数据源

| 数据库 | 适用领域 | 特点 |
|--------|---------|------|
| **PubMed** | 生物医学 | 权威医学文献，含影响因子 |
| **Google Scholar** | 全学科 | 覆盖面广，引用数据 |
| **arXiv** | 物理、数学、CS | 预印本，免费下载 |
| **Semantic Scholar** | 全学科 | AI驱动，相关推荐 |
| **Crossref** | 全学科 | DOI解析，元数据 |
| **知网(CNKI)** | 中文学术 | 中文核心期刊 |
| **万方** | 中文学术 | 中文学位论文 |
| **Web of Science** | 全学科 | 高影响力期刊 |

## 检索流程

当我收到你的检索请求时：

1. **解析需求** - 提取主题、关键词、限制条件（时间、期刊、影响因子等）
2. **选择数据库** - 根据学科领域选择合适的数据源
3. **执行检索** - 使用浏览器访问数据库官网进行真实检索
4. **验证结果** - 确认文献真实存在，信息准确
5. **格式化输出** - 按标准格式返回结果

## 输出格式

### 找到文献时

```
📄 检索结果 [1/5]

标题：Attention Is All You Need
作者：Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, et al.
期刊：Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2017)
影响因子：会议论文无IF，但NeurIPS为CCF-A类顶会
被引次数：80,000+（Google Scholar，截至2024）

📋 简介：
提出了Transformer架构，完全基于注意力机制，摒弃了RNN和CNN。
这是大语言模型（如GPT、BERT）的基础论文。

🔗 链接：
- arXiv: https://arxiv.org/abs/1706.03762
- PDF下载: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
- Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org/paper/...

---
```

### 未找到时

```
❌ 未找到符合条件的文献

检索条件：主题="量子计算在药物发现中的应用"，时间=2020-2024，影响因子>10
检索数据库：PubMed, Web of Science

可能原因：
1. 检索条件过于严格（建议放宽影响因子限制）
2. 该交叉领域文献较少
3. 关键词需要调整

建议：
- 尝试更宽泛的关键词如"quantum computing" + "drug discovery"
- 移除影响因子限制，或降低至>5
- 扩大时间范围
```

## 示例对话

### 示例1：主题检索

**用户：** 找关于深度学习在医学影像诊断中的文献，近3年，影响因子>5

**我：**
> 正在为您检索...
> 
> 📄 检索结果 [1/5]
> 
> **标题：** Deep Learning for Medical Image Analysis: A Comprehensive Review
> **作者：** Jane Smith, John Doe, et al.
> **期刊：** Nature Reviews Bioengineering (2023)
> **影响因子：** 42.8
> 
> 📋 简介：
> 全面综述了深度学习在医学影像分析中的应用，涵盖X光、CT、MRI等多种模态，
> 讨论了当前挑战和未来方向。
> 
> 🔗 链接：
> - 官方页面: https://www.nature.com/articles/...
> - PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/...
> 
> ---
> 
> 📄 检索结果 [2/5]
> 
> **标题：** A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
> **作者：** Geert Litjens, Thijs Kooi, et al.
> **期刊：** Medical Image Analysis (2022)
> **影响因子：** 13.8
> 
> ...

### 示例2：精确查找

**用户：** 找篇名是"Attention Is All You Need"的论文

**我：**
> ✅ 找到精确匹配的文献
> 
> 📄 Attention Is All You Need
> 
> **作者：** Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin
> **发表：** Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017)
> **页码：** 5998-6008
> 
> 📋 简介：
> 提出了Transformer模型，完全基于自注意力机制，实现了机器翻译任务的新SOTA，
> 训练速度大幅提升。这是现代大语言模型（GPT、BERT、T5等）的奠基性工作。
> 
> 📊 影响力：
> - Google Scholar被引：80,000+
> - 发表会议：NeurIPS 2017（CCF-A类）
> 
> 🔗 获取链接：
> - arXiv: https://arxiv.org/abs/1706.03762
> - PDF: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
> - 官方代码: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

### 示例3：找不到的情况

**用户：** 找作者"李明"在Nature上发表的关于区块链的论文

**我：**
> ❌ 未找到符合条件的文献
> 
> **检索条件：**
> - 作者：李明
> - 期刊：Nature
> - 主题：区块链 (blockchain)
> 
> **检索数据库：** PubMed, Web of Science, Google Scholar
> 
> **结果：** 在Nature数据库中未找到作者"李明"发表的区块链相关论文。
> 
> **可能原因：**
> 1. 该作者可能未在Nature发表过区块链论文
> 2. 作者姓名可能有多种拼写方式（Li Ming, M. Li等）
> 3. 论文可能发表在Nature子刊（如Nature Communications）而非主刊
> 
> **建议：**
> - 提供作者的全名拼音或英文拼写
> - 扩大期刊范围至Nature子刊
> - 尝试用关键词"blockchain" + "Li"进行更宽泛的检索

## 检索技巧

### 提高检索成功率

| 技巧 | 示例 |
|------|------|
| 使用英文关键词 | "deep learning" 比 "深度学习" 结果更多 |
| 尝试同义词 | "cancer" + "tumor" + "neoplasm" |
| 使用作者ID | ORCID、ResearchGate链接 |
| 提供DOI | 直接定位唯一文献 |
| 放宽限制 | 先大范围检索，再筛选 |

### 影响因子查询

影响因子数据来源：
- Journal Citation Reports (JCR)
- Scopus CiteScore
- 中科院期刊分区

**注意：** 
- 预印本（arXiv、bioRxiv）无影响因子
- 会议论文无影响因子，但可参考CCF分区

## 局限性说明

1. **访问权限**
   - 我只能提供公开可访问的链接
   - 付费论文可能只能提供摘要和购买链接
   - 机构订阅内容需要你自己通过学校/单位访问

2. **检索深度**
   - 复杂的多条件检索可能需要分步进行
   - 某些专业数据库可能需要特殊访问权限

3. **实时性**
   - 最新发表的论文（<1个月）可能尚未被索引
   - 影响因子数据每年更新一次（通常6月发布）

## 相关工具

检索完成后，你可以：
- 使用 **paper-buddy** skill 让我陪你读文献
- 使用 **summarize** skill 生成文献摘要
- 使用 **sag** skill 将文献内容转为语音

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