真实文献溯源工具 - 精准查找学术论文，提供可验证的CNKI、DOI链接，支持文献综述
Real Literature Trace by ligphidonk/academic-skills
43 GitHub Stars
GitHub安装命令
npx skills add https://github.com/ligphidonk/academic-skills --skill 'Real Literature Trace'🇨🇳中文介绍
真实文献溯源
使用此技能可将模糊的文献请求转化为可溯源的论文集合，包含清晰的筛选理由和真实的来源链接。
此技能的用途
当用户需要以下任何一项时使用它：
- 查找真实的学术论文，而非虚构的参考文献
- 返回可供用户核验的论文地址
- 筛除质量不佳、重复或离题的论文
- 为文献综述构建核心论文列表
- 收集具有出版溯源信息的近期论文
- 混合中英文文献并保持来源清晰
- 尽可能返回 CNKI 链接，否则提供 DOI、出版商页面或其他规范页面
- 从 Google Scholar、顶级期刊和顶级会议中查找高质量的国际论文
国际文献来源策略
当用户需要外文文献或中英文混合文献集时，将工作流程视为两个关联的步骤：
- 发现步骤
- 使用 Google Scholar 式的发现工具或等效的搜索结果来筛选候选论文
- 如有需要，在期刊、会议和预印本中广泛撒网
- 验证步骤
- 在出版商页面、DOI 页面或官方会议论文集页面上验证每篇选定的论文
- 尽可能选择规范页面而非搜索结果页面
在评估国际论文时，优先考虑以下来源：
- 该领域的顶级期刊
- 该领域的顶级会议
- 包含 DOI 或会议元数据的出版商页面
- 仅当出版商页面不可用时，才考虑稳定的机构存储库页面
不要仅因为论文出现在 Google Scholar 中就将其视为高质量论文。使用 Scholar 进行发现，然后通过官方来源进行验证。
默认假设
如果用户未指定以下细节，请使用合理的默认值并在搜索前简要说明：
- 除非主题是经典或用户要求更长时间范围，否则关注最近 5 年
- 对于一个常规的文献集，目标数量为 12-18 篇论文
- 优先选择可溯源的文献，而非数量更多但质量较弱的集合
- 当主题是中文或用户需要中文参考文献时，优先选择可通过 CNKI 获取的论文
- 当用户需要外文或混合文献时，优先选择顶级期刊和顶级会议
- 除非用户要求其他语言，否则最终回复保持为中文
范围限定
如果主题模糊，不要直接进行宽泛搜索。
广告位招租
在这里展示您的产品或服务
触达数万 AI 开发者，精准高效
