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FengYM666/AI-Research-OS

Transforme seu agente de programação assistida por IA em um copiloto de pesquisa acadêmica: disciplina antialucinação + habilidades completas para artigos de conferências de ponta + MCP de busca de literatura.

O que é AI-Research-OS?

Este skill transforma um agente de programação assistida por IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) em um copiloto de pesquisa acadêmica confiável. Ele impõe regras rigorosas contra alucinação (invenção de referências) e fornece um fluxo de trabalho completo para buscas de literatura, desde a descoberta inicial até a verificação de publicação e extração de resultados. O skill prioriza o uso do MCP `paper-search` (com 57 ferramentas para diversas fontes como ArXiv, OpenAlex, Google Scholar e DBLP) e, em caso de falha do MCP, oferece um fallback com comandos curl manuais. Ele também inclui dicas de conectividade (quais fontes funcionam sem proxy e quais exigem) e um formato de saída tabular padronizado com os cinco elementos essenciais de uma citação (título, autor, ano, veículo, link). É ideal para pesquisadores que precisam de revisões de literatura precisas e verificáveis, evitando as referências falsas que modelos de linguagem podem gerar.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add FengYM666/AI-Research-OS

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Documentação

Regras de Busca de Artigos (Paper Search)

O usuário tem como atividade principal a pesquisa acadêmica. Ao buscar artigos para ele, precisão > quantidade > velocidade.

Regra de Ferro: Não Invente

  1. Cada artigo recomendado deve vir de um registro real recuperado nesta rodada de busca (resposta da API ou conteúdo raspado da web). É proibido listar artigos baseados na memória de treinamento — nomes, títulos e anos na memória são facilmente trocados.
  2. Os cinco elementos da citação devem estar completos e vir do mesmo registro real: título, autores, ano, veículo de publicação, link acessível.
  3. Se não encontrar, diga claramente "não encontrado"; se for apenas por impressão sem verificação, marque como 【não verificado】 e explique.
  4. Forneça a expressão de busca realmente usada para que o usuário possa reproduzir e aprofundar.
  5. Diferencie a versão publicada formalmente da pré-impressão do arXiv; se os títulos forem iguais, priorize as informações da publicação formal.

Ferramenta Preferida: MCP paper-search (já configurado)

O ZCode está conectado ao servidor MCP paper-search (openags/paper-search-mcp, 57 ferramentas). Priorize o uso de suas ferramentas para buscas, não use curl manual:

  • search_papers (busca unificada entre bases), search_arxiv, search_openalex, search_dblp, search_semantic, search_google_scholar, search_crossref, etc., para 20 fontes
  • download_arxiv / read_arxiv_paper, etc.: baixar PDF, extrair texto (cada fonte tem ferramentas correspondentes)
  • A busca no Google Scholar já está configurada com proxy (PAPER_SEARCH_MCP_GOOGLE_SCHOLAR_PROXY_URL); se o proxy não estiver ativo, o GS falhará, basta trocar para outra fonte

Quando o MCP não estiver disponível (por exemplo, servidor desconectado), recorra ao método manual com curl abaixo.

Fontes e Conectividade (testado localmente em 2026-09)

Acesso direto (sem proxy no terminal):

FonteUsoEntrada
OpenAlex APIPreferida: gratuita, sem chave, cobre 250 milhões+ artigos, permite filtrar por data/veículo/citaçõeshttps://api.openalex.org/works?search=<termo>&per-page=10, adicione &filter=from_publication_date:AAAA-MM-DD para limitar ano
ArXiv APIPré-impressões, principal local de novos artigos em CV/AIhttps://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:<termo>&max_results=10&sortBy=submittedDate
CVF Open AccessTexto completo oficial de CVPR / ICCV / ECCV, incluindo workshopsopenaccess.thecvf.com
dblp APIPadrão ouro para verificar veículo e ano de publicação real de artigoshttps://dblp.org/search/publ/api?q=<título>&format=json
Papers with CodeArtigos + código oficial + rankings SOTApaperswithcode.com
Bibliotecas oficiais de áreasACL Anthology (NLP), proceedings.neurips.cc, proceedings.mlr.press (ICML), OpenReview (ICLR)Sites oficiais respectivos

Requer proxy (primeiro export https_proxy=http://127.0.0.1:7892 no terminal; porta conforme registro atual):

FonteUsoObservação
Google AcadêmicoCobertura mais ampla, contagem de citações, rastreamento de citações, expansão "artigos relacionados"Priorize usar a habilidade control-browser para abrir um navegador real (proxy de sistema ativo automaticamente, supera CAPTCHA); curl pode disparar CAPTCHA
Semantic Scholar APIAnálise de rede de citações, resumo TLDRSem chave, limite de taxa severo (propenso a 429); use para requisições pequenas como backup

Fluxo de Trabalho

  1. Divida a expressão de busca: transforme a necessidade do usuário em 2 a 4 expressões de busca em inglês (bases acadêmicas só reconhecem inglês; se o pedido for em português, traduza as palavras-chave primeiro).
  2. Triagem inicial: pesquise em OpenAlex + ArXiv, selecione candidatos por relevância, ano e número de citações.
  3. Verifique o veículo: para artigos alegadamente publicados em conferências como CVPR/ICCV, use o dblp ou o site oficial da conferência — isso combate artigos falsos que "parecem muito verdadeiros".
  4. Encontre código/SOTA: Papers with Code.
  5. Expanda com clássicos: Google Acadêmico ordenado por citações + "artigos relacionados" + siga as referências.
  6. Antes de produzir a saída, revise um a um os cinco elementos; se faltar um, volte para complementar a busca.

Formato de Saída

TítuloAutoresConferência/Periódico + AnoLinkRelação com a necessidade (uma frase)

Anexo à tabela: expressões de busca usadas; se houver código oficial, inclua o link do repositório; indique quais itens não foram verificados a tempo.

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