aminerorg/aminer-open-skill
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AMiner.cn에 의해 구동되는 공식 연구 기술
개요
AMiner Skill collection for find paper, building reading lists and taxonomies, tracing source, 그리고 Claude Code, Codex, OpenClaw 및 유사한 AI 조수에 인용을 확인. 일반적인 워크플로우는 문학을 찾아서 종이의 소스를 이해하기 위해, 인용을 검증합니다. 현재 작업과 일치하는 범주로 시작하십시오. 선택된 기술// 디렉토리를 일반 기술 또는 플러그인 설치 방법을 사용하여 AI Assistant에 추가하십시오. 조수가 Claude 플러그인을 지원한다면 .claude-plugin/marketplace.json을 플러그인 목록으로 사용하십시오. AMiner 콘솔에서 토큰을 생성한 다음 AMINER API KEY 를 설정한 후, Local Claude Code, Codex 및 이와 유사한 대화 세션의 경우 저장소는 빠른 설정 도구를 제공합니다. OpenClaw는 자체 환경 구성을 사용합니다: Standalone CLI 명령, CI 작업, 명령 실행이 있는 토큰을 설정해야 합니다.
개요(AI 번역)
AMiner 오픈 스킬
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· 한국어
AMiner AI:AI、AI AI、Res Labs、AI2000 AI,AI地址[T0]]
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目录
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- 안드라
- 2.1
npx skills安卓(짐) - 2.2 클로드 코드 Proxy件安996
- 2.3 (Codex / OpenClaw)
- 2.4 파이썬
- ₢ 킹
- 2.6 토큰
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· 原
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- 별표
安 安(安 2. 安跡),)文,主题、下 Agent。下下用:
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| 한국어 | [T3]
| T学者或研究方向 | [T5] aminer-academic-search]
| [T7] aminer-academic-search]
| [T9]] aminer-daily-paper]
| T文 | [T11]] aminer-deep-search
| 관내시설 안내 | [T13] scientific-taxonomy
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README
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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） |
추천 도구
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