前言¶

給應用加文獻檢索能力時，常見的做法是直接調 OpenAlex 或 Semantic Scholar 的 HTTP API：要自己處理請求參數、分頁、限流退避，還要解析不同來源的字段口徑。這個 Skill 把這些封裝成一次調用：按關鍵詞檢索論文，或按 DOI / OpenAlex ID 查單篇詳情，返回題錄、被引與開放獲取信息。下面介紹它是什麼、能做什麼、怎麼啓用。

這是什麼¶

學術論文檢索（座標 @indiv-qf/qf-paper-search）是一個社區來源的 Skill，當前版本 2.7.0，發佈者 user_eb2234bc，SkillHub 分類爲 professional，標籤含 requires_api_key=false。它解決的問題是：應用或 Agent 需要查論文、找文獻時，不必自己對接文獻 API，直接用 Skill 的檢索與詳情查詢能力即可。官方地址：https://api.skillhub.cn/indiv-qf/qf-paper-search

SkillHub 頁面實時數據顯示評分 100000、下載 1219 次（快照數據會有出入，以頁面爲準）。

核心功能¶

1、關鍵詞檢索。基於 OpenAlex 文獻庫（2.5 億+ works）按關鍵詞檢索論文，輸出題錄與引用信息。

2、單篇詳情查詢。按 DOI 或 OpenAlex ID 查單篇，返回作者、被引次數、摘要與開放獲取鏈接。

3、限流自動降級。OpenAlex 返回 429 限流時，自動改用 Semantic Scholar 兜底，調用方無需自己實現退避邏輯。

4、免 API Key。按官方簡介，底層 OpenAlex 免費且不需要 API Key；Skill 標籤同樣標註 requires_api_key=false。

安裝與啓用¶

已抓取資料中沒有給出官方安裝命令，下面不臆造。可以確認的信息：

SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/indiv-qf/qf-paper-search
座標：@indiv-qf/qf-paper-search
格式：通用 SKILL.md

Skill 按通用 SKILL.md 格式組織，可被支持該格式的 Agent 宿主加載。具體的安裝步驟、目錄位置或配置字段以官方頁面當前說明爲準，頁面抓取失敗，此處不猜測。

典型用法¶

官方簡介給出的使用場景：用戶需要查文獻、找論文、學術檢索、按 DOI 查文章、查被引次數、找開放獲取 PDF，或寫研究/報告需要科學依據時使用。對應到調用，即兩類請求：

1、按關鍵詞檢索論文，例如查詢某個主題的最新文獻；

2、按 DOI 或 OpenAlex ID 查單篇詳情，例如查一篇文章的作者、被引次數、摘要和開放獲取 PDF 鏈接。

具體請求格式與返回字段未在已抓取資料中給出，需要時以 Skill 包內說明或官方頁面爲準。

適用場景與注意¶

適合誰：需要在應用、Agent 或寫作流程中接入文獻檢索與論文元數據查詢的開發者。

注意點：

1、OpenAlex 有 429 限流，Skill 會自動降級 Semantic Scholar；兩個來源的字段口徑可能有差異，引用數據前建議覈對原文。

2、關於費用存在口徑差異：Skill 線索簡介稱免費無 API Key，而 SkillHub 頁面資料寫的是支付寶 AI 按量付費、¥0.20/次、未支付不交付，且要求買傢俱備支付寶 AI 付能力。以官方頁面當前說明爲準。

3、數據來自 OpenAlex / Semantic Scholar 第三方庫，檢索結果的完整性取決於庫的收錄範圍。

結尾¶

這個 Skill 的價值在於把文獻檢索、單篇詳情查詢和限流降級封裝成開箱即用的能力，免去對接兩個文獻 API 的成本。需要進一步瞭解安裝與調用細節，見官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/indiv-qf/qf-paper-search