arXiv Search Master 是一款专为学术研究者设计的命令行工具，旨在高效完成 arXiv 预印本论文的检索、下载与深度分析。该工具通过统一的脚本架构整合了多种核心功能模块，支持灵活的参数配置，无需依赖配置文件即可快速上手。用户可通过关键词、作者名、论文标题、摘要内容或学科分类等多种方式发起精准检索，并可根据时间范围、排序规则等条件进一步细化查询结果。所有操作均通过简洁的命令行接口完成，输出结果以结构化的 JSON 格式保存，便于后续处理与集成。无论是单次查询还是大规模文献调研，arXiv Search Master 都能显著提升科研工作的效率与自动化水平。
核心功能特点
- 支持多维度检索：可按关键词、作者、标题、摘要及 arXiv 分类进行组合查询，并支持日期范围过滤和高级布尔语法
- 批量下载 PDF 文件：可从单个 ID、ID 列表或元数据文件中批量获取论文 PDF，支持并行下载与断点续传机制
- 元数据智能提取与导出：自动抓取论文信息并以 JSON、BibTeX、CSV、RIS 等格式导出，兼容文献管理工具
- 批量任务自动化处理：通过 JSONL 文件定义多个检索任务，实现一键批量执行与结果合并
- 自动生成论文总结与综述：提供单篇摘要提炼和多篇论文的主题聚类分析，辅助快速把握研究趋势
适用场景
arXiv Search Master 特别适合需要系统性收集和分析特定领域学术论文的研究人员使用。例如，在撰写综述性论文或准备基金申请时，研究人员可以通过设定主题关键词（如 ‘large language model’）和时间窗口，快速获取近一年内的相关成果，再借助工具的批量下载功能将数百篇文献集中保存至本地。对于机器学习领域的博士生而言，该工具可用于追踪某位知名学者（如 ‘Bengio, Y’）的最新发表情况，或按子方向（如 cs.AI、cs.LG）筛选高影响力论文。此外，实验室团队在进行跨项目协作时，可利用批量检索模块从多个查询模板中并行获取数据，并通过元数据导出功能生成统一的参考文献表，极大简化文献管理流程。无论是个人学习还是团队协作，该工具都能将原本耗时的手动搜索、下载与整理工作转化为自动化流水线。