Scholar Deep Research
8-fas, skriptdriven litteraturöversikt över 7 vetenskapliga API:er med en DOI-förankrad bibliografi.
Testet · Virker
Hvad det gør
Omvandlar en forskningsfråga till en citerad litteraturöversikt genom att köra Python-skript mot OpenAlex, arXiv, Crossref, PubMed, DBLP, bioRxiv och Exa, deduplicera och transparent rangordna resultat, sedan jaga citat och tvinga fram en självkritikpassning innan en rapport renderas med fotnotankare kopplade till verkliga artiklar. Aktivera vid förfrågningar om litteraturöversikt / state-of-the-art / "vad är känt om X" / jämförande analys; hoppa över för handledningar eller kodfelsökning.
Testrapport
Körde Fas 0→2 på riktigt mot live OpenAlex/arXiv/Crossref: fick en rankad, DOI-förankrad topp-10 med verkliga 2023-2026 LLM-agent-undersökningsartiklar och ett renderat rapportskal med en verifierbar bibliografi — en baslinje som bara bygger på minne riskerar fabricerade DOI:er på exakt den här typen av uppgift. Fångade en verklig bugg: SKILL.md:s egen Fas-2-exempel `research_state.py select --state research_state.json --top 20` misslyckas (argumentordning); `--state` måste föregå underkommandot, som Fas-0:s `init`-exempel korrekt visar.
Testet: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/Agents365-ai/scholar-deep-research.git cd scholar-deep-research mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/scholar-deep-research ~/.claude/skills/scholar-deep-research
Kommandoer og eksempelprompter
/scholar-deep-research8-fas, skriptdriven litteraturöversikt över 7 vetenskapliga API:er med en DOI-förankrad bibliografi.
Skills udløses af almindelige forespørgsler — ingen kommandoer at huske. Efter installationen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):
Do a literature review on LLM agents for automated researchFind and rank papers on retrieval-augmented generation for meBuild me a DOI-anchored bibliography on this research question