papers
一站式搜索arXiv、Semantic Scholar等平台的学术文献
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arXiv、Semantic Scholar等平台的学术文献 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/papers-x-3/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
'帮我找一些关于“对比学习在视觉表示学习中的应用”的最新研究论文'，它会调用papers技能，从arXiv和Semantic Scholar等平台搜索相关预印本和已发表论文，整理出包含摘要和PDF链接的列表。或者，你可以说：'查找作者Yann LeCun在2023年关于自监督学习的文章'，它能快速定位到特定作者的近期工作。
介绍
这个Skill旨在解决研究者在查找学术文献时，需要在多个数据库（如arXiv、Semantic Scholar）间反复切换、手动筛选开放获取PDF的痛点。它通过统一的指令，自动并行查询多个权威学术资源库，并优先返回可直接访问的PDF链接，将繁琐的文献检索流程简化为一步。
使用时，你只需向AI提供研究主题、关键词或具体的论文标题，它便会调用该Skill，在后台同时搜索arXiv预印本库、Semantic Scholar学术搜索引擎以及其他开放获取资源，并整理成一份包含标题、作者、摘要和直接PDF链接的清晰列表返回给你。
它非常适合学术研究者、高校学生、需要撰写技术报告或行业分析的内容创作者，以及任何需要快速、全面获取前沿学术资料的用户。无论是为了撰写文献综述、跟踪特定领域的最新进展，还是为项目寻找理论依据，这个Skill都能显著提升信息搜集的效率。
建议在使用时尽量提供具体的关键词或研究问题，以获得更精准的结果。由于不同数据库的覆盖范围和更新速度有差异，对于非常新兴或小众的领域，可能仍需结合专业数据库进行补充检索。注意，它主要提供检索和链接，不包含深入的文献分析或管理功能。
核心特点
核心区别在于其聚合搜索能力，能一次性并行查询arXiv和Semantic Scholar两大核心学术源，并智能筛选开放获取的PDF，避免了用户在不同网站间手动切换和判断PDF可访问性的麻烦。
注意事项
不适合需要深度文献计量分析、引文网络挖掘或访问特定机构订阅的付费墙后全文的场景。
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等国际平台支持好，对中文数据库支持有限。
返回的PDF都能免费下载吗？
Skill会优先返回开放获取（Open Access）的PDF链接，但部分论文可能仍需通过机构订阅访问。
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-3/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-3/raw/index.md（查看排版版本）