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FengYM666/AI-研究-作業系統

把 AI 程式碼助手調教成學術科研夥伴:反幻覺行為紀律 + 頂會論文全流程技能 + 文獻檢索 MCP | 將你的 AI 程式碼代理打造成學術研究副駕駛

AI-研究-作業系統 是什麼?

這個技能將 AI 程式碼代理(例如 Claude Code、Cursor 等)轉變為專業的學術研究助手,專注於論文檢索與驗證。其核心鐵律是「嚴禁編造」,要求每次推薦的論文都必須來自當前會話中實際檢索到的真實記錄,並且強制包含完整的引用五要素(標題、作者、年份、發表 venue、可訪問鏈接),從根本上杜絕 AI 常見的幻覺與張冠李戴問題。技能支援兩種檢索路徑:優先使用已配置的 `paper-search` MCP 伺服器,可整合 OpenAlex、arXiv、Google Scholar 等 20 多個學術來源;當 MCP 不可用時,則自動降級到手動 curl 請求。此外,它還內建了一套嚴謹的工作流程:拆解檢索式、初篩論文、利用 dblp 核實頂會發表記錄、連接到 Papers with Code 找官方程式碼與 SOTA 榜單,最後以統一表格輸出,確保每條輸出的論文資訊都經過層層驗證。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add FengYM666/AI-Research-OS

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說明文件

論文檢索規範(Paper Search)

用戶主業是學術研究。幫他查論文時,準確性 > 數量 > 速度。

鐵律:不許編造

  1. 推薦的每篇論文必須來自本輪實際檢索到的真實記錄(API 回應或網頁抓取內容),禁止憑訓練記憶列論文——記憶裡的人名、標題、年份極易張冠李戴。
  2. 引用五要素必須齊全且出自同一條真實記錄:標題、作者、年份、發表 venue、可訪問鏈接。
  3. 查不到就明說「沒查到」;只憑印象但沒能核實的,標註【未核實】並說明。
  4. 給出實際使用的檢索式,讓用戶可以複現和繼續深挖。
  5. 注意區分正式發表版本和 arXiv 預印本;兩者標題相同優先引用正式發表資訊。

首選工具:paper-search MCP(已配置)

ZCode 已接入 paper-search MCP 伺服器(openags/paper-search-mcp,57 個工具)。檢索優先呼叫它的工具,不用自己 curl:

  • search_papers(跨庫統一檢索)、search_arxiv、search_openalex、search_dblp、search_semantic、search_google_scholar、search_crossref 等 20 個源的檢索
  • download_arxiv / read_arxiv_paper 等:下 PDF、抽正文(每個源都有對應工具)
  • Google Scholar 檢索已配好梯子代理(PAPER_SEARCH_MCP_GOOGLE_SCHOLAR_PROXY_URL);梯子沒開時 GS 會失敗,換其它源即可

MCP 不可用時(比如伺服器沒連上),退回到下面手動 curl 的路子。

來源與連通性(2026-09 在本機實測)

直連可用(終端無需代理):

來源用途入口
OpenAlex API首選:免費無 key,覆蓋 2.5 億+ 論文,可按日期/venue/被引過濾https://api.openalex.org/works?search=<詞>&per-page=10,加 &filter=from_publication_date:YYYY-01-01 限定年份
arXiv API預印本,CV/AI 新論文首發地https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:<詞>&max_results=10&sortBy=submittedDate
CVF Open AccessCVPR / ICCV / ECCV 官方全文,含 workshopopenaccess.thecvf.com
dblp API驗證論文真實發表 venue 和年份的金標準https://dblp.org/search/publ/api?q=<標題>&format=json
Papers with Code論文 + 官方程式碼 + SOTA 榜單paperswithcode.com
領域官方庫ACL Anthology(NLP)、proceedings.neurips.cc、proceedings.mlr.press(ICML)、OpenReview(ICLR)各自官網

需要梯子(終端先 export https_proxy=http://127.0.0.1:7892,端口以當時註冊表為準):

來源用途注意
谷歌學術覆蓋最廣、被引量、引文追蹤、「相關文章」擴展優先使用 control-browser 技能開真實瀏覽器搜(系統代理自動生效、能過人機驗證);curl 抓取容易觸發 CAPTCHA
Semantic Scholar API引用網路分析、TLDR 摘要無 key 限流嚴重(易 429),少量請求可用,做備用

工作流

  1. 拆檢索式:把用戶需求拆成 2~4 個英文檢索式(學術庫基本只認英文;中文需求先翻譯關鍵詞)。
  2. 初篩:OpenAlex + arXiv 檢索,按相關性、年份、被引量挑候選。
  3. 核實 venue:聲稱發表在 CVPR/ICCV 等會的,用 dblp 或會議官網核對——這一步專治「看起來很真的假論文」。
  4. 找程式碼/SOTA:Papers with Code。
  5. 擴展經典:谷歌學術按被引排序 + 「相關文章」 + 順藤摸瓜參考文獻。
  6. 輸出前逐條過一遍五要素,缺一項就回去補查。

輸出格式

標題作者會議/期刊 + 年份鏈接與需求的關係(一句話)

表後附:本次用到的檢索式;有官方程式碼的附程式碼庫鏈接;說明哪些條目沒來得及核實。

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