Claude Info
Исследования

Поиск по Semantic Scholar

Agents365-ai/semanticscholar-skill

Скилл для Claude Code, позволяющий искать научные статьи, обходить граф цитирований, получать рекомендации и экспортировать результаты в BibTeX/Markdown/JSON через Semantic Scholar API. Подходит для литературных обзоров и анализа цитирований.

Установка

terminal
bash
git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git

README

semanticscholar-skill — Semantic Scholar из командной строки 📚

中文文档 | Документация Semantic Scholar API | Запросить API-ключ

Что умеет скилл

  • Поиск по корпусу Semantic Scholar: по ключевым словам, булевым выражениям, фрагментам полного текста, названию или автору
  • Поиск статьи по любому поддерживаемому идентификатору (DOI, arXiv, PMID, PMCID, CorpusId, MAG, ACL, SHA, URL)
  • Обход цитирований вперёд и назад с пагинацией
  • Рекомендации похожих статей по одной затравке (find_similar) или по наборам положительных/отрицательных затравок (recommend)
  • Поиск авторов по имени, список публикаций, h-индекс и аффилиации
  • Пакетный поиск до 500 статей или 1000 авторов за один вызов
  • Фильтрация по году, диапазону дат, площадке, областям знаний, минимальному числу цитирований, типам публикаций, открытому доступу
  • Экспорт в BibTeX, Markdown или JSON
  • Встроенное ограничение частоты запросов и повторные попытки — пауза 1,1 с между запросами, экспоненциальный откат при ошибках 429/504
  • Паттерн выполнения в одном скрипте — исключает последовательный пинг-понг с API; все вызовы объединяются в один Python-скрипт
  • Активируется автоматически, когда пользователь упоминает статьи, цитирования, академический поиск или обзор литературы

Поддержка платформ

Работает со всеми основными AI-агентами, поддерживающими формат Agent Skills:

ПлатформаСтатусДетали
Claude Code✅ Полная поддержкаНативный формат SKILL.md
Codex✅ Полная поддержкаНативный SKILL.md + метаданные UI agents/openai.yaml
Hermes✅ Полная поддержкаТеги metadata.hermes / категория / related_skills
OpenClaw✅ Полная поддержкаПространство имён metadata.openclaw
ClawHub✅ Опубликованclawhub install semanticscholar-skill
SkillsMP✅ ИндексированНастроены GitHub-топики

Почему Semantic Scholar?

Semantic Scholar — не очередной препринт-сервер: это академический граф + семантический индекс поверх корпуса, уже включающего arXiv и bioRxiv. Вопрос никогда не стоит как «S2 или arXiv», а только как «S2 поверх arXiv».

ПараметрarXivbioRxivSemantic Scholar
Что этоХостинг препринтов (физика / CS / математика / статистика)Хостинг препринтов (биология / медицина)Агрегированный академический граф из 200M+ статей
Охват корпуса~2,5M статей только arXiv~350k статей bioRxiv/medRxivarXiv + bioRxiv + PubMed + материалы конференций + журналы и др.
ПоискПо ключевым словам / коду классификацииПо ключевым словам / тематикеКлючевые слова + семантическое ранжирование + булев поиск + фрагменты полного текста
Граф цитирований❌ не предоставляется❌ не предоставляется✅ прямые и обратные цитирования, счётчик влиятельных цитирований
«Похожие статьи»find_similar + многозатравочный recommend
Разрешение авторовчастичное (нет единых ID)частичное✅ единый authorId, аффилиации, h-индекс
Фильтры по площадке / году / цитированиямограниченныеограниченные✅ богатые фильтры: площадка, области знаний, мин. цитирования, открытый доступ, типы публикаций
TLDR-резюме✅ поле tldr для большинства статей
Экспорт BibTeXчерез страницу arxiv.orgчерез страницу bioRxiv✅ поле API citationStyles

Практическое правило:

  • Нужна конкретная статья arXiv или bioRxiv по ID → обращайтесь к источнику напрямую
  • Нужно найти релевантное / влиятельное / цитируемое / похожее → используйте Semantic Scholar
  • Нужны и препринты, и опубликованная литература в одном ранжированном поиске → используйте Semantic Scholar
  • Литературный обзор, раздел «Связанные работы», анализ цитирований → используйте Semantic Scholar

Этот скилл не заменяет arXiv или bioRxiv — он находится над ними и добавляет слой графа, ранжирования и рекомендаций, которого им не хватает.

Сравнение

vs. asta-skill (наш MCP-аналог)

Возможностьsemanticscholar-skillasta-skill
ТранспортPython + прямой REST (s2.py)MCP (streamable HTTP)
Требования к хостуPython + S2_API_KEYХост с поддержкой MCP
Лучше подходит дляПакетных скриптовых сценариев, кастомных фильтровИнтеграции агента без написания кода
Конструктор булевых запросовbuild_bool_query()
Многозатравочные рекомендацииrecommend(pos, neg)
Экспорт BibTeX / Markdown / JSON✅ встроен
Работает в Cursor / Windsurf из коробки

vs. агент без скилла

ВозможностьНативный агентЭтот скилл
Знает базовый URL S2 API и заголовок авторизацииВозможно
Помощник построения булевых запросовbuild_bool_query()
Паттерн выполнения в одном скрипте (без пинг-понга)✅ принудительно
Автоматическое ограничение частоты + экспоненциальный откат
Экспорт BibTeX / Markdown / JSON
Помощник дедупликацииdeduplicate()
Пофазовый рабочий процесс (Plan → Execute → Summarize → Loop)

Предварительные требования

  • python3

  • pip install requests

  • (Опционально) API-ключ Semantic Scholar для повышенных лимитов запросов:

    export S2_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxx

Работает без аутентификации с жёсткими ограничениями частоты запросов.

Установка скилла

Claude Code

bash
# Глобальная установка (все проекты)
git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git ~/.claude/skills/semanticscholar-skill

# На уровне проекта
git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git .claude/skills/semanticscholar-skill

Codex

bash
git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git ~/.codex/skills/semanticscholar-skill

OpenClaw

bash
git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git ~/.openclaw/skills/semanticscholar-skill

# На уровне проекта
git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git skills/semanticscholar-skill

ClawHub

clawhub install semanticscholar-skill

SkillsMP

skills install semanticscholar-skill

Похожие скиллы