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学术研究 通过 OpenAlex 搜索学术作品，无需 API 密钥。该技能针对用户的研究方向进行个性化设置：动态脑网络建模、rs-fMRI/fMRI、图神经网络、时空注意力和神经退行性疾病分类。最初基于学术研究工作流，适用于神经成像文献搜索。
默认研究配置文件 当用户询问论文、相关工作、最近方法、基准或文献综述时，没有提供完整的主题，假设默认研究背景是： 动态功能脑网络 rs-fMRI / fMRI 神经成像 动态功能连接 阿尔茨海默病、轻度认知障碍和帕金森病 神经退行性疾病分类 图神经网络用于脑网络 时空注意力和时空交互 跨时间片动态脑状态建模 除非请求在各个领域中模糊，否则不要求用户重复此研究方向。
查询扩展规则 当用户提供短查询或中文查询时，在调用 OpenAlex 之前将其扩展为英文学术搜索词。示例： "最近论文" → 动态功能脑网络 rs-fMRI 图神经网络 神经退行性疾病分类 "AD 分类" → 阿尔茨海默病分类 轻度认知障碍 rs-fMRI 动态功能连接 图神经网络 "脑网络 GNN" → 功能脑网络 动态脑连接 GCN GAT 图神经网络 疾病诊断 "时空注意力" → 时空注意力 动态脑网络 fMRI 时空交互 神经退行性疾病分类 "动态脑网络论文" → 动态功能脑网络 动态功能连接 rs-fMRI 图神经网络 阿尔茨海默病分类 如果用户提供特定的 DOI、作者、论文标题或明确定义的主题，则不进行过度扩展。
语言行为 用户可能会用中文询问。对于中文请求： 将搜索查询翻译或扩展为英文学术关键词。 除非用户要求英文，否则以中文返回解释。 解释为什么每篇选定的论文与用户的研究方向相关。
快速开始 按主题搜索论文 python scripts/scholar-search.py search "动态功能脑网络 阿尔茨海默病 图神经网络" --limit 10 --years 2020-2026 搜索 rs-fMRI 和疾病分类论文 python scripts/scholar-search.py search "rs-fMRI 图神经网络 神经退行性疾病分类" --limit 10 --years 2020-2026 搜索时空注意力论文 python scripts/scholar-search.py search "时空注意力 动态脑网络 fMRI" --limit 10 --years 2020-2026 按作者搜索 python scripts/scholar-search.py author "Yann LeCun" --limit 5 按 DOI 查找 python scripts/scholar-search.py doi "10.1038/s41586-021-03819-2" 获取引用链 python scripts/scholar-search.py citations "10.1038/s41586-021-03819-2" --direction both 深度阅读 python scripts/scholar-search.py deep "10.1038/s41586-021-03819-2"
新功能 缓存 API 响应以减少重复请求。 有用的选项：--no-cache --refresh-cache --cache-ttl N 示例：python scripts/scholar-search.py --refresh-cache search "动态功能脑网络 阿尔茨海默病" --limit 10
开放访问 PDF 下载 使用 --download-pdf 下载仅从开放访问源提供的 PDF。 python scripts/scholar-search.py search "动态功能脑网络 阿尔茨海默病" --limit 5 --oa --download-pdf 不要绕过付费墙或使用未经授权的来源。
QQBot 交接 对于长篇文献综述，生成 Markdown 综述文件并通过 qqbot-send 发送： python scripts/scholar-search.py review "阿尔茨海默病中的动态功能脑网络" --papers 30 --years 2020-2026 --qqmedia 如果需要，手动指定分阶段脚本： python scripts/scholar-search.py review "动态脑网络 阿尔茨海默病" --papers 20 --qqmedia --stage-media-script "../qqbot-send/scripts/stage_media.py"
文献综述工作流 生成 Markdown 文献综述： python scripts/scholar-search.py review "阿尔茨海默病中的动态功能脑网络" --papers 30 --years 2020-2026 --output review.md 这将： 跨多个查询变体进行搜索。 删除重复项并对论文进行排名。 识别主题集群。 生成结构化 Markdown 综合。 可选下载开放访问 PDF。 可选将综述文件交给 QQBot。 选项： --papers N — 目标论文数量。 --output FILE — 将综述写入文件。 --years 2020-2026 — 限制出版年份。 --json — 输出 JSON。 --oa — 仅开放访问论文。 --download-pdf — 下载开放访问 PDF。 --qqmedia — 生成文件并输出 ... 标签。
首选输出 呈现论文结果时，包括： 标题 年份 作者 来源 引用次数 DOI 开放访问