papers
一站式搜索学术文献，覆盖arXiv、Semantic Scholar及开放获取PDF。
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：papers。 它的用途是：一站式搜索学术文献，覆盖arXiv、Semantic Scholar及开放获取PDF。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/papers-x-2/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
'帮我找一下2023年以来关于大语言模型在代码生成领域的最新研究论文'，它会通过arXiv和Semantic Scholar进行搜索，返回相关论文的标题、作者、摘要和可直接访问的PDF链接列表。或者，你可以说：'查找标题为《Attention Is All You Need》的论文'，它会直接定位到这篇经典论文并提供详细信息。
介绍
该Skill旨在解决研究人员和学生在查找学术文献时，需要在多个数据库（如arXiv、Google Scholar等）间反复切换、手动筛选开放获取PDF的繁琐问题。它通过集成arXiv、Semantic Scholar等主流学术搜索引擎，并优先抓取开放获取的PDF全文，为用户提供一站式的文献检索体验。
使用时，用户只需向AI提出文献搜索需求，例如指定研究领域、关键词或具体论文标题，该Skill便会自动调用相关API进行并行搜索，并整理返回包含标题、作者、摘要、链接及PDF获取方式的结构化结果，极大简化了文献调研的初期步骤。
它非常适合需要频繁进行文献检索的学术研究者、高校学生、以及任何需要跟踪特定领域最新研究进展的专业人士。无论是撰写论文、开题报告，还是进行技术调研，都能快速获取高质量的参考文献。
建议在使用时，尽可能提供具体的关键词或研究方向，以提升搜索的精准度。由于依赖外部学术数据库的API，在查询非常前沿或小众的课题时，返回结果可能有限。同时，对于付费墙后的非开放获取论文，通常只能提供摘要和元数据信息。
核心特点
与仅支持单一数据库（如只查arXiv）的Skill不同，它同时聚合了arXiv和Semantic Scholar两大核心学术源，并能主动寻找和链接开放获取的PDF全文，实现了检索与获取的一体化。
注意事项
不适合需要深度分析文献内容（如文献计量、引文网络分析）或下载受严格版权保护的非开放获取论文全文的场景。
常见问题
能搜索中文论文吗？
主要面向英文文献，对arXiv和Semantic Scholar的中文内容覆盖有限。
返回的PDF一定能下载吗？
优先返回开放获取（OA）的PDF链接，对于付费墙后的论文，可能无法直接获取全文。
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/papers-x-2/raw/index.md 读取 papers 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/papers-x-2/raw/index.md（查看排版版本）