大家好，我是吃太饱骑士，一个混迹于 AI 与科研圈的有趣灵魂。
由于平时科研需要，写了一个文献检索 Skill 叫 jadense-scholar-search，装入 Codex、Claude Code、TRAE 这类 Agent 应用就能跑。
每次选题、写综述、组会、开题前最怕的就是找文献：拆关键词、跨库搜索、手动去重。有时候干了一早上，好像白干。
所以我把这些活交给 AI 去做。
为了确保结果的质量，这个Skill做了这些设计：
1. 支持并行多源检索，提高效率。同时我编写的脚本咱们进行了故障隔离，一个来源暂时报错或者超时，不影响其他来源的结果，而且诊断信息中会标记问题来源，短时间冻结检索，避免被开源库标记成“黑户”。
2. 多源结果统一化。不同来源的检索结果往往内容、结构都不一样，如果AI直接照单全收，后续很容易出幻觉。这个Skill进行了提前处理，把每个源返回的结果整容成一样的结构，即提高后续各类处理的效率，也减轻 AI 的“认知负担”。
3. 跨源去重。注意，这一步不是做在AI响应层的，而是脚本层。多亏了“多源结果统一化”，跨源去重变得非常容易。去重后，AI接收的上下文更干净，我们的钱包也少出点血。
4. 多因子加权排序。引用、相关性、时效、多样性都考虑，避免单一指标导致的坏结果。
5. 自动补全信息。前面提到了，不同来源的检索信息往往不同。比如有些来源就没有摘要，没摘要最好要补，否则 AI 单凭标题有时很难判断这篇文献到底如何。怎么办？检索后拿有摘要的来源尽力补全。
6. 可视化结果。AI 帮你先读一遍，翻译好标题、摘要等关键信息，再给你关键的简要导读。浏览起来更快更舒心。 接下来还想加更多功能：中文文献（CNKI/万方）支持；论文图谱，快速找关联文献；多梯度检索深度（现在已经有，但没有硬指标规范化）。
好了，现在吃太饱骑士要回去继续干活。等我下次继续捣鼓。
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