Scholar Deep Research
Revue de littérature en 8 phases, pilotée par script, à travers 7 API académiques avec une bibliographie ancrée par DOI.
Testé · Fonctionne
Ce que fait
Transforme une question de recherche en une revue de littérature citée en exécutant des scripts Python contre OpenAlex, arXiv, Crossref, PubMed, DBLP, bioRxiv et Exa, en dédupliquant et en classant les résultats de manière transparente, puis en poursuivant les citations et en forçant une passe d'auto-critique avant de rendre un rapport avec des ancres de notes de bas de page liées à de vrais articles. Se déclenche sur les demandes de revue de littérature / état de l'art / "what's known about X" / analyse comparative ; à ignorer pour les tutoriels ou le débogage de code.
Rapport de test
J'ai exécuté les Phases 0→2 en réel contre OpenAlex/arXiv/Crossref en direct : j'ai obtenu un top-10 classé et ancré par DOI avec de vrais articles de synthèse sur les agents LLM de 2023-2026 et un échafaudage de rapport rendu avec une bibliographie vérifiable — une base de référence uniquement en mémoire risquerait des DOI fabriqués pour ce type de tâche. J'ai attrapé un vrai bug : l'exemple de Phase-2 de SKILL.md `research_state.py select --state research_state.json --top 20` échoue (ordre des arguments) ; `--state` doit précéder la sous-commande, comme l'exemple `init` de la Phase-0 le montre correctement.
Testé le: 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
Commandes et exemples de prompts
/scholar-deep-researchRevue de littérature en 8 phases, pilotée par script, à travers 7 API académiques avec une bibliographie ancrée par DOI.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
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