academic-literature-mining-skill
一个基于Rust的、支持完整引用的学术文献挖掘与管理系统。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：academic-literature-mining-skill。 它的用途是：一个基于Rust的、支持完整引用的学术文献挖掘与管理系统。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/academic-literature-mining-skill/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我围绕‘大语言模型在生物信息学的应用’这个主题，系统性地挖掘和整理近三年的核心学术文献，并生成带摘要的BibTeX文件。” 它会根据你的研究计划，自动调用子代理进行搜索，通过Crossref等权威源验证每篇论文的元数据和引用完整性，下载可获取的PDF，利用Nemotron模型将全文内容向量化后存入Qdrant，最终为你提供一个包含完整引用信息和本地索引的文献库。
介绍
该Skill旨在解决学术研究中文献检索质量参差不齐、引用信息不完整以及获取授权全文困难的核心痛点。它通过一套严谨的代理协作流程，从多个权威元数据源验证文献，并处理从发现、授权下载到深度索引的全链路任务。
使用时，用户需准备一个研究计划文件，并配置好必要的API密钥（如NVIDIA Build、OpenAlex）。系统会依据计划自动执行搜索、验证、下载和向量化存储，最终生成结构化的文献库和多种格式的引用文件。
它非常适合需要系统性文献调研、构建个人研究知识库或进行引文分析的学术研究者、高校学生以及需要撰写深度行业报告的分析师。
请注意，该Skill默认不处理付费墙后的文献，但提供了通过授权浏览器会话协助获取的选项。运行环境依赖Docker或Rust，且需要用户自行申请部分学术API的访问权限。
核心特点
与多数仅优化标题搜索的文献代理不同，本Skill将每个搜索结果视为“不可信”，必须经过权威元数据源（Crossref、OpenAlex等）的交叉验证，并通过质量、相关性、撤稿状态、引用完整性及全文授权等多重检查后，才能进入知识库。同时，它原生集成NVIDIA Nemotron多模态模型，对PDF的文本和页面图像进行联合向量化，确保信息不丢失。
注意事项
不适合需要快速、粗略地浏览大量文献标题而非深度获取和验证全文的轻量级搜索场景。
常见问题
需要哪些API密钥？
至少需要NVIDIA Build API密钥用于向量化，以及OpenAlex API密钥用于文献发现。Crossref请求需要提供联系邮箱。
能处理付费期刊的论文吗？
默认不主动发现和保留付费内容，但可通过可选功能，借助已授权的Chrome浏览器会话按DOI逐一协助获取。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/academic-literature-mining-skill/raw/index.md 读取 academic-literature-mining-skill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/academic-literature-mining-skill/raw/index.md（查看排版版本）