alphaxiv/searchos-74d305b1/academic-literature-search

目标

学术检索有专门的高权威入口（arXiv / Semantic Scholar / OpenReview / Google Scholar / ACL Anthology）和专门的关键词形态（方法名 / 数据集名 / 基准名）。本 skill 给出 7 条核心规则。

适用场景

• 找论文原文 / 方法定义 / 数据集卡片
• 找最新 SoTA / leaderboard
• 找综述定位领域

规则（共 7 条）

1. 学术入口优先：Semantic Scholar / OpenReview / arXiv / ACL Anthology / Google Scholar，比通用 Web 搜索更准。
2. 方法名 / 数据集名当实体处理：用引号锁定 "Chain of Thought" / "GSM8K"，避免分词。
3. 优先 venue + 年份：NeurIPS 2023 <method>，命中正文比博客解读更直接。
4. 综述定位领域：进入新领域先搜 survey / review，比单篇论文更高效。
5. 代码 + 论文双向链接：Papers with Code / 论文里的 GitHub link 用于复现与方法细节。
6. 引文图谱用 Semantic Scholar / Connected Papers：找前置工作与后续工作。
7. 预印本与正式版差异：arXiv 版与会议正式版可能有差别，引用结论以正式版为准。

执行流程

1. 识别目标类型：method / dataset / benchmark / paper / survey。
2. 选学术入口 → 引号 + venue + 年份。
3. 命中后看 abstract → 看代码仓库 → 看引文图谱。

关联 skill

• official_docs_api_search — 工业界文档
• github_search — 论文配套代码仓库
• general_query_construction — query 构造上游