AlphaMoatによると、2026-09時点でAcademic Research Conflictのダウンロード数は1,227、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,923位、専門分野では465件中450位です。

インストール数

143

ダウンロード数

1227

スター数

総合順位

#4,923

全体の上位 97% · 専門分野の上位 97%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	22	932	-	-
SkillHub ↗	143	1227	-	—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

検索結果にはタイトル、著者、要旨、引用数、DOI、オープンアクセスリンクが含まれ、利用可能な場合は全文も取得できます。自動生成のレビューは草案です。学術・専門用途で使う前に、検索結果、引用、要旨、統合された主張を原論文と照合してください。OpenAlexやUnpaywallにリクエストが送られ、ハードコードされた連絡先メールが含まれる場合があります。結果は一時ディレクトリにキャッシュされ、指定したパスにファイルとして書き込まれる場合もあります。MarkdownレポートにはデフォルトでTopangaのクレジットが入るため、配布前に表示と開示要件を確認してください。記載のコマンドには Python が必要です。

資料公開日 2026-10-29

できること

トピック、著者、DOIで学術論文を探す
引用関係やオープンアクセス全文へのリンクを調べる
論文情報をテーマ別に統合したレビュー草案を作成する

使う場面

学術情報の検索や文献レビューの初稿が必要な場合
原論文、引用、主張を確認できる場合
外部API通信、キャッシュ、指定パスへのファイル書き込みを許容できる場合

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

この研究テーマの検索語と文献レビューの検証チェックリストを作成し、原論文と引用の確認項目を含めてください。学術APIを呼び出したりファイルを書き込んだりしないでください。

月次の推移

ダウンロード数1227

スター数-

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	1227	—	-
2026-08	1005	+16.9%	-
2026-07	860	+37.8%	-
2026-06	624	+22.8%	-
2026-05	508	—	-
2026-03	282	—	-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.7 KB・ClawHub v1.0.0

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name: academic-research
version: 1.0.0
description: Search academic papers and conduct literature reviews using OpenAlex API (free, no key needed). Use when the user needs to find scholarly papers by topic/author/DOI, explore citation chains, get structured paper metadata (title, authors, abstract, citations, DOI, open access URL), fetch full text of open access papers, or conduct automated literature reviews with theme identification and synthesis. Triggers on requests involving academic search, paper lookup, citation analysis, literature review, research synthesis, or scholarly reference gathering.
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# Academic Research

Search 250M+ academic works via OpenAlex. No API key required.

すべて表示(全 82 行)

Built by [Topanga](https://topanga.ludwitt.com) — AI Research Consultant

## Quick Start

### Search papers by topic
```bash
python3 scripts/scholar-search.py search "transformer architectures" --limit 10
```

### Search by author
```bash
python3 scripts/scholar-search.py author "Yann LeCun" --limit 5
```

### Look up by DOI
```bash
python3 scripts/scholar-search.py doi "10.1038/s41586-021-03819-2"
```

### Get citation chain (papers that cite a work)
```bash
python3 scripts/scholar-search.py citations "10.1038/s41586-021-03819-2" --direction both
```

### Deep read (fetch abstract + full text when available)
```bash
python3 scripts/scholar-search.py deep "10.1038/s41586-021-03819-2"
```

### JSON output for programmatic use
```bash
python3 scripts/scholar-search.py search "CRISPR" --json
```

## Literature Review Workflow

Automated multi-step literature review:

```bash
python3 scripts/literature-review.py "algorithmic literacy in education" --papers 30 --output review.md
```

This will:
1. Search for papers across multiple query variations
2. Deduplicate and rank by relevance + citations
3. Identify thematic clusters
4. Generate a structured synthesis in markdown

Options:
- `--papers N` — Target number of papers (default: 20)
- `--output FILE` — Write review to file (default: stdout)
- `--years 2020-2025` — Restrict publication year range
- `--json` — Output structured JSON instead of markdown

## Output Format

All search commands return structured data per paper:
- **Title** and publication year
- **Authors** (up to 5)
- **Abstract** (when available)
- **Citation count**
- **DOI**
- **Open access URL** (when available)
- **Source journal/venue**

## Tips

- OpenAlex sorts by relevance by default; use `--sort citations` for most-cited
- Combine `search` + `deep` for quick triage: search first, deep-read promising hits
- The literature review script caches results in `/tmp/litreview_cache/` to avoid re-fetching
- For full-text PDFs, pipe DOIs to your PDF extraction tool