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67 stars 品質 68 トレンド 34MIT
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AMiner.cnの公式リサーチスキル

概要

Claudeコード、Codex、OpenClaw、同様のAIアシスタントで引用符を追跡し、読みリストやタクソノマイズ、トレースソースを見つけるためのAMinerスキルコレクション。 典型的なワークフローは、論文のソースを理解し、引用を検証するために、文献を見つけることから移動します。 現在のタスクにマッチするカテゴリから始めましょう。 通常のスキルまたはプラグインのインストール方法を使用して、選択したスキル/ディレクトリをAIアシスタントに追加します。 アシスタントがClaudeプラグインをサポートしている場合は、プラグインリストとして.claude-plugin/marketplace.jsonを使用します。 AMiner Consoleでトークンを生成し、アシスタントが使用する環境でAMINER API KEYを設定します。 ローカルClaudeコード、Codex、および同様の会話セッションでは、リポジトリはクイックセットアップツールを提供します。 OpenClaw は独自の環境設定を使用します。 Standalone CLI コマンド、CI ジョブ、スケジュールされたタスクは、コマンドが実行するトークンを設定する必要があります.

概要（AI 翻訳）

AMinerオープンスキル

サイトマップ ・立方安服 ・高速速速速 ・ 招聘人数 开 平 平 ・ 原 ・英語

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お問い合わせ

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会員番号

    1. 始 始 始
    1. 安装
  • 2.1 [npx skills 安装(推荐)
  • 2.2 Claude 符号化
  • 2.3手形安装(Codex / OpenClaw / 他エージェント)
  • 2.4 パイソン
  • 2.5 配置トークン
  • 2.6 トークン
  • 3。 職業引き
  • 3.1 経理学位
  • 3.2 3.2 3.2 怎么选
  • 3.3 整列表 与 与 与
  • 5。 o 与
    1. 星空史

#1. 快速スタート

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お問い合わせ お問い合わせ | 快 文 | [T3 | | [整理 Andrew Ng 的研究画像，包括研究兴趣、代表论文、主要合作者和近期工作。([[[aminer-academic-search]])] | [返回这篇论文的原始 Experiment JSON，并按方法和数据集名称精确过滤。([[[aminer-academic-search])] | [推荐 8 篇关于工具调用型多模态智能体的论文，优先选择近期且高引用的工作。([[[aminer-daily-paper]])]| | [[收集 200 篇检索增强生成方向的候选论文，从高质量种子论文继续扩展，去重后导出文献清单。([[aminer-deep-search])] | [[把这些论文的标题和摘要组织成层次清晰的 Taxonomy，并保存为 taxonomy.md。([[scientific-taxonomy]])]

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

aminer-open-skill 面向科研全流程收录基于 AMiner 学术数据的可复用技能，强调真实学术数据、可验证证据链与可直接使用的科研产物。

目录

1. 快速开始

安装并按需配置 Token 后（见 2. 安装），可以直接把论文、主题、审稿意见或任务描述交给 Agent。下面这些提示词可以直接复制使用：

想做什么 直接这样说
快速查论文 查找 10 篇近期关于长上下文语言模型的论文，返回标题、年份、期刊或会议、引用量和链接。（aminer-free-academic）
调研学者或研究方向 整理 Andrew Ng 的研究画像，包括研究兴趣、代表论文、主要合作者和近期工作。（aminer-academic-search）
检索结构化实验 返回这篇论文的原始 Experiment JSON，并按方法和数据集名称精确过滤。（aminer-academic-search）
获取聚焦阅读清单 推荐 8 篇关于工具调用型多模态智能体的论文，优先选择近期且高引用的工作。（aminer-daily-paper）
为综述收集文献 收集 200 篇检索增强生成方向的候选论文，从高质量种子论文继续扩展，去重后导出文献清单。（aminer-deep-search）
整理论文集合 把这些论文的标题和摘要组织成层次清晰的 Taxonomy，并保存为 taxonomy.md。（scientific-taxonomy）
产出带出处的研究报告 调研中国大模型行业，写一份带引用的报告，每个论断都有证据台账支撑。（deep-research）
查找 SOTA 并建立榜单 查找当前 DocVQA SOTA，拆分不可比的评测范围，并生成带来源的榜单和标准产物。（sota-finder）
检查实验基线覆盖 检查这篇论文的实验部分是否可能遗漏直接实验基线，并区分有证据支持的比较项与待作者核实的候选。（baseline-finder）
追踪论文来源 分析这篇 PDF，将每个关键论点追踪到引用上下文和来源，解释引用意图，并生成 Markdown、JSON、SVG 和 HTML 产物。（paper-source-trace）
解析 PDF 并抽取实验 把这篇论文 PDF 转成 Markdown，并抽取实验方法、数据集和指标的 JSON。（aminer-pdf-ocr）
从 Markdown 抽取实验 读取这篇论文的 Markdown 文件，抽取实验方法、数据集、指标和关键结果，输出为一个 JSON 文件。（aminer-exp-extraction）
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