Semantic Scholar Search Skill 是一个基于 Semantic Scholar API 的学术文献检索工具，专为研究人员、学者和开发者设计，旨在高效获取高质量的学术论文及相关元数据。该技能支持通过关键词、标题或作者进行精准搜索，并提供论文的详细信息，包括摘要、作者列表、发表年份、引用次数以及所属会议或期刊等丰富内容。此外，它还能查询特定作者的学术档案，展示其发表论文数量、影响力指标（如 h-index）及研究方向。系统还支持对任意论文进行引文分析，获取其被引用情况和参考文献列表，极大提升了学术调研的深度与广度。所有输出结果均可导出为 JSON 格式，便于后续的数据处理与分析。整个服务完全免费，无需身份验证，且搜索结果按相关性自动排序，确保用户快速定位到最有价值的信息。
核心功能特点
- 支持通过关键词、标题或作者名搜索学术论文
- 提供论文详情信息，包括摘要、作者、引用数、发表年份及所属会议/期刊
- 可查询作者档案，获取其发表论文数量、h-index 等学术指标
- 支持对指定论文进行引文分析，查看引用和被引用文献
- 输出结果支持 JSON 格式，便于程序化调用与数据分析
- 搜索结果按相关性排序，提升检索效率
适用场景
该工具特别适合需要快速查找最新研究成果的研究人员，例如人工智能领域的研究者可通过输入‘transformer architecture in natural language processing’迅速定位相关高影响力论文。对于撰写综述性论文的学生或学者而言，利用其引文分析功能可以追溯某一经典论文的学术脉络，了解其在后续研究中的影响路径。开发者在构建知识图谱或训练大语言模型时，也能借助此技能批量获取高质量学术语料，增强模型的科学推理能力。此外，科研团队在项目初期进行文献调研时，可通过作者档案评估潜在合作者的学术活跃度与专业水平，从而优化合作策略。无论是个人学习、团队协作还是科研项目管理，Semantic Scholar Search Skill 都能显著提升学术信息获取的效率与准确性。