Literature Fetch banner
SocialYjj SocialYjj

Literature Fetch

Development community

Description

按题目/DOI 查找·查阅·正版下载学术文献 PDF 的 Agent Skill (Claude Code / Codex) · Search, read & download academic paper PDFs by title/DOI

Installation

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open the source below and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

README

literature-fetch

一个 Claude Code / Agent Skill:**按题目或 DOI 批量查找、查阅、正版下载学术文献 PDF**。

三种用法

场景 做法
① 主题调研 关键词 → OpenAlex 相关度检索(国内直连免代理)→ 题目/年份/期刊/被引/DOI/摘要清单,很多问题零下载就能答
② 单篇速查 给 DOI 或题目 → 下到临时缓存供 AI 直接读 PDF 讲内容,--keep 才正式留档
③ 批量下载 题目清单 xlsx/csv → 逐篇查 DOI、正版下载 → 参考文献/题目.pdf

安装

依赖两者通用:

pip install openpyxl playwright drissionpage
playwright install chromium          # 无头下载必需;有头下载走系统 Chrome

Claude Code

克隆进全局 skills 目录,即被自动发现:

git clone https://github.com/SocialYjj/literature-fetch.git ~/.claude/skills/literature-fetch

之后说「下载一批论文 / 按题目找 PDF / 找找关于 X 的论文」或 `/literature-fetch` 即可触发。

Codex CLI

Codex 支持全局/项目级 skills,克隆进对应目录:

# 全局(所有项目可用)
git clone https://github.com/SocialYjj/literature-fetch.git ~/.codex/skills/literature-fetch
# 或项目级
git clone https://github.com/SocialYjj/literature-fetch.git .codex/skills/literature-fetch

本 skill 本质是「`SKILL.md` 说明 + `scripts/` 纯 Python 脚本」,与具体 Agent 无关;若你的 Agent 没有 skills 目录约定,克隆到任意位置、让它读 `SKILL.md` 按流程调用脚本即可。

快速开始

# 主题检索(零下载)
python scripts/search_topic.py "quantum computing power system" --n 15 --from 2020

# 单篇速查/下载
python scripts/fetch_one.py 10.1109/TII.2023.3241234          # 下到临时缓存供阅读
python scripts/fetch_one.py "论文完整题目" --keep              # 正式留档到 参考文献/

# 批量流程(在一个工作目录里,含题目清单 xlsx)
python scripts/00_import_list.py 清单.xlsx      # → manifest.json
python scripts/01_resolve_doi.py                # 查 DOI + OA 直链
python scripts/02_download_institutional.py     # 无头下载(校园网直连)
python scripts/03_search_scholar.py             # (可选)谷歌学术补 DOI,需代理
python scripts/04_download_cloudflare.py        # 有头下载(CF反爬社),扩展自动过/真人兜底
python scripts/05_collect.py                    # 整理成 参考文献/题目.pdf

工作原理

  • 自适应路由references/route_table.json):按 DOI 前缀记每家出版社走无头还是有头,随运行结果自学习,拷到新电脑经验带着走。已内置 58 家实测分类(IEEE/Elsevier/Springer/Wiley/Nature/ACS/RSC/AIP/APS/Cambridge/Oxford/SIAM/BMJ/JAMA… 及 arXiv/bioRxiv/Research Square/Authore