mrhenghu

Aminer Open Academic 1.0.5

专业领域v1.0.0
作者:mrhenghu更新于 2026-05-11aminer-open-academic-1-0-5@clawhub_mrhenghu/aminer-open-academic-1-0-5
科研学术#工作流#研究#论文

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Aminer Open Academic 1.0.5 累计下载 1,699 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,642 位,在「专业领域」分类(465 个)中排名第 413 位。

累计安装
304
累计下载
1,699
星标
-
全站排名
#4,642
全站前 92% · 「专业领域」前 89%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗21920--
SkillHub ↗3041,699-—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

通过 token 工作流和原始调用获取学者画像、论文及引用、机构、期刊和专利。需实体消歧、保留 API 调用链并报告失败。保护 token 和研究主题,付费调用须确认,原始端点先审查。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

  • 规划可溯源学术查询

什么时候用

  • AMiner 研究已获授权时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

选择相关工作流、确认实体,展示预期调用链。

月度数据趋势

累计下载1,699
3481,0741,7992026-03 · 累计下载 4482026-05 · 累计下载 8102026-06 · 累计下载 9362026-07 · 累计下载 1,1672026-08 · 累计下载 1,3412026-09 · 累计下载 1,69926-0326-09
星标-
0112026-03 · 星标 -2026-05 · 星标 -2026-06 · 星标 -2026-07 · 星标 -2026-08 · 星标 -2026-09 · 星标 -26-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-091,699—-
2026-081,341+14.9%-
2026-071,167+24.7%-
2026-06936+15.6%-
2026-05810—-
2026-03448—-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

12 KB · ClawHub v1.0.0
---
name: aminer-data-search
description: >
  使用 AMiner 开放平台 API 进行学术数据查询与分析。当用户需要查询学者信息、论文详情、机构数据、期刊内容或专利信息时使用此 skill。
  触发场景:提到 AMiner、学术数据查询、查论文/学者/机构/期刊/专利、学术问答搜索、引用分析、科研机构分析、学者画像、论文引用链、期刊投稿分析等。
  支持 6 大组合工作流(学者全景分析、论文深度挖掘、机构研究力分析、期刊论文监控、学术智能问答、专利链分析)以及 28 个独立 API 的直接调用。
  即使用户只说"帮我查一下 XXX 学者"或"找找关于 XXX 的论文",也应主动使用此 skill。
---

# AMiner 开放平台学术数据查询
展开全部(共 313 行)

AMiner 是全球领先的学术数据平台,提供学者、论文、机构、期刊、专利等全维度学术数据。
本 skill 涵盖全部 28 个开放 API,并将它们组合成 6 大实用工作流。

- **API 文档**:https://open.aminer.cn/open/doc
- **控制台(生成 Token)**:https://open.aminer.cn/open/board?tab=control

---

## 第一步:获取 Token

所有 API 调用需要在请求头中携带 `Authorization: <your_token>`。

**获取方式:**
1. 前往 [AMiner 控制台](https://open.aminer.cn/open/board?tab=control) 登录并生成 API Token
2. 若不了解如何操作,请参阅 [开放平台文档](https://open.aminer.cn/open/doc)

> Token 请前往 [控制台](https://open.aminer.cn/open/board?tab=control) 登录后生成,有效期内可重复使用。

---

## 快速使用(Python 脚本)

所有工作流均可通过 `scripts/aminer_client.py` 驱动:

```bash
# 学者全景分析
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action scholar_profile --name "Andrew Ng"

# 论文深度挖掘(含引用链)
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action paper_deep_dive --title "Attention is all you need"

# 机构研究力分析
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action org_analysis --org "清华大学"

# 期刊论文监控(指定年份)
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action venue_papers --venue "Nature" --year 2024

# 学术智能问答(自然语言提问)
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action paper_qa --query "transformer架构最新进展"

# 专利搜索与详情
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action patent_search --query "量子计算"
```

也可以直接调用单个 API:
```bash
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action raw \
  --api paper_search --params '{"title": "BERT", "page": 0, "size": 5}'
```

---

## 稳定性与失败处理策略(必读)

客户端 `scripts/aminer_client.py` 内置了请求重试与降级策略,用于减少网络抖动和短暂服务异常对结果的影响。

- **超时与重试**
  - 默认请求超时:`30s`
  - 最大重试次数:`3`
  - 退避策略:指数退避(`1s -> 2s -> 4s`)+ 随机抖动
- **可重试状态码**
  - `408 / 429 / 500 / 502 / 503 / 504`
- **不可重试场景**
  - 常见 `4xx`(如参数错误、鉴权问题)默认不重试,直接返回错误结构
- **工作流降级**
  - `paper_deep_dive`:`paper_search` 无结果时自动降级到 `paper_search_pro`
  - `paper_qa`:`query` 模式无结果时,自动降级到 `paper_search_pro`
- **可追踪调用链**
  - 组合工作流输出中包含 `source_api_chain`,用于标记结果由哪些 API 组合得到

---

## 论文搜索接口选型指南

当用户说“查论文”时,先判断目标是“找 ID”、“做筛选”、“做问答”还是“做分析报表”,再选 API:

| API | 侧重点 | 适用场景 | 成本 |
|---|---|---|---|
| `paper_search` | 标题检索、快速拿 `paper_id` | 已知论文标题,先定位目标论文 | 免费 |
| `paper_search_pro` | 多条件检索与排序(作者/机构/期刊/关键词) | 主题检索、按引用量或年份排序 | ¥0.01/次 |
| `paper_qa_search` | 自然语言问答/主题词检索 | 用户用自然语言描述需求,先走语义检索 | ¥0.05/次 |
| `paper_list_by_search_venue` | 返回更完整论文信息(适合分析) | 需要更丰富字段做分析/报告 | ¥0.30/次 |
| `paper_list_by_keywords` | 多关键词批量检索 | 批量专题拉取(如 AlphaFold + protein folding) | ¥0.10/次 |
| `paper_detail_by_condition` | 年份+期刊维度拉详情 | 期刊年度监控、选刊分析 | ¥0.20/次 |

推荐路由(默认):

1. **已知标题**:`paper_search -> paper_detail -> paper_relation`
2. **条件筛选**:`paper_search_pro -> paper_detail`
3. **自然语言问答**:`paper_qa_search`(若无结果降级 `paper_search_pro`)
4. **期刊年度分析**:`venue_search -> venue_paper_relation -> paper_detail_by_condition`

---

## 6 大组合工作流

### 工作流 1:学者全景分析(Scholar Profile)

**适用场景**:了解某位学者的完整学术画像,包括简介、研究方向、发表论文、专利、科研项目。

**调用链:**
```
学者搜索(name → person_id)
    ↓
并行调用:
  ├── 学者详情(bio/教育背景/荣誉)
  ├── 学者画像(研究方向/兴趣/工作经历)
  ├── 学者论文(论文列表)
  ├── 学者专利(专利列表)
  └── 学者项目(科研项目/资助信息)
```

**命令:**
```bash
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action scholar_profile --name "Yann LeCun"
```

**输出示例字段:**
- 基本信息:姓名、机构、职称、性别
- 个人简介(中英文)
- 研究兴趣与领域
- 教育背景(结构化)
- 工作经历(结构化)
- 论文列表(ID + 标题)
- 专利列表(ID + 标题)
- 科研项目(标题/资助金额/时间)

---

### 工作流 2:论文深度挖掘(Paper Deep Dive)

**适用场景**:根据论文标题或关键词,获取论文完整信息及引用关系。

**调用链:**
```
论文搜索 / 论文搜索pro(title/keyword → paper_id)
    ↓
论文详情(摘要/作者/DOI/期刊/年份/关键词)
    ↓
论文引用(该论文引用了哪些论文 → cited_ids)
    ↓
(可选)对被引论文批量获取论文信息
```

**命令:**
```bash
# 按标题搜索
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action paper_deep_dive --title "BERT"

# 按关键词搜索(使用 pro 接口)
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action paper_deep_dive \
  --keyword "large language model" --author "Hinton" --order n_citation
```

---

### 工作流 3:机构研究力分析(Org Analysis)

**适用场景**:分析某机构的学者规模、论文产出、专利数量,适合竞品研究或合作评估。

**调用链:**
```
机构消歧pro(原始字符串 → org_id,处理别名/全称差异)
    ↓
并行调用:
  ├── 机构详情(简介/类型/成立时间)
  ├── 机构学者(学者列表)
  ├── 机构论文(论文列表)
  └── 机构专利(专利ID列表,支持分页,最多10000条)
```

> 若有多个同名机构,机构搜索会返回候选列表,可结合机构消歧 pro 精确匹配。

**命令:**
```bash
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action org_analysis --org "MIT"
# 指定原始字符串(含缩写/别名)
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action org_analysis --org "Massachusetts Institute of Technology, CSAIL"
```

---

### 工作流 4:期刊论文监控(Venue Papers)

**适用场景**:追踪某期刊特定年份的论文,用于投稿调研或研究热点分析。

**调用链:**
```
期刊搜索(name → venue_id)
    ↓
期刊详情(ISSN/类型/简称)
    ↓
期刊论文(venue_id + year → paper_id 列表)
    ↓
(可选)论文详情批量查询
```

**命令:**
```bash
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action venue_papers --venue "NeurIPS" --year 2023
```

---

### 工作流 5:学术智能问答(Paper QA Search)

**适用场景**:用自然语言或结构化关键词智能搜索论文,支持 SCI 过滤、引用量排序、作者/机构限定。

**核心 API**:`论文问答搜索`(¥0.05/次),支持:
- `query`:自然语言提问,系统自动拆解为关键词
- `topic_high/middle/low`:精细控制关键词权重(嵌套数组 OR/AND 逻辑)
- `sci_flag`:只看 SCI 论文
- `force_citation_sort`:按引用量排序
- `author_terms / org_terms`:限定作者或机构

**命令:**
```bash
# 自然语言问答
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action paper_qa \
  --query "用于蛋白质结构预测的深度学习方法"

# 精细关键词搜索(必须同时含 A 和 B,加分含 C)
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action paper_qa \
  --topic_high '[["transformer","self-attention"],["protein folding"]]' \
  --topic_middle '[["AlphaFold"]]' \
  --sci_flag --sort_citation
```

---

### 工作流 6:专利链分析(Patent Analysis)

**适用场景**:搜索特定技术领域的专利,或获取某学者/机构的专利组合。

**调用链(独立搜索):**
```
专利搜索(query → patent_id)
    ↓
专利详情(摘要/申请日/申请号/受让人/发明人)
```

**调用链(经由学者/机构):**
```
学者搜索 → 学者专利(patent_id 列表)
机构消歧 → 机构专利(patent_id 列表)
    ↓
专利信息 / 专利详情
```

**命令:**
```bash
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action patent_search --query "量子计算芯片"
python scripts/aminer_client.py --token <TOKEN> --action scholar_patents --name "张首晟"
```

---

## 单独 API 速查表

> 完整参数说明请阅读 `references/api-catalog.md`

| # | 标题 | 方法 | 价格 | 接口路径(基础域名:datacenter.aminer.cn/gateway/open_platform) |
|---|------|------|------|------|
| 1 | 论文问答搜索 | POST | ¥0.05 | `/api/paper/qa/search` |
| 2 | 学者搜索 | POST | 免费 | `/api/person/search` |
| 3 | 论文搜索 | GET | 免费 | `/api/paper/search` |
| 4 | 论文搜索pro | GET | ¥0.01 | `/api/paper/search/pro` |
| 5 | 专利搜索 | POST | 免费 | `/api/patent/search` |
| 6 | 机构搜索 | POST | 免费 | `/api/organization/search` |
| 7 | 期刊搜索 | POST | 免费 | `/api/venue/search` |
| 8 | 学者详情 | GET | ¥1.00 | `/api/person/detail` |
| 9 | 学者项目 | GET | ¥3.00 | `/api/project/person/v3/open` |
| 10 | 学者论文 | GET | ¥1.50 | `/api/person/paper/relation` |
| 11 | 学者专利 | GET | ¥1.50 | `/api/person/patent/relation` |
| 12 | 学者画像 | GET | ¥0.50 | `/api/person/figure` |
| 13 | 论文信息 | POST | 免费 | `/api/paper/info` |
| 14 | 论文详情 | GET | ¥0.01 | `/api/paper/detail` |
| 15 | 论文引用 | GET | ¥0.10 | `/api/paper/relation` |
| 16 | 专利信息 | GET | 免费 | `/api/patent/info` |
| 17 | 专利详情 | GET | ¥0.01 | `/api/patent/detail` |
| 18 | 机构详情 | POST | ¥0.01 | `/api/organization/detail` |
| 19 | 机构专利 | GET | ¥0.10 | `/api/organization/patent/relation` |
| 20 | 机构学者 | GET | ¥0.50 | `/api/organization/person/relation` |
| 21 | 机构论文 | GET | ¥0.10 | `/api/organization/paper/relation` |
| 22 | 期刊详情 | POST | ¥0.20 | `/api/venue/detail` |
| 23 | 期刊论文 | POST | ¥0.10 | `/api/venue/paper/relation` |
| 24 | 机构消歧 | POST | ¥0.01 | `/api/organization/na` |
| 25 | 机构消歧pro | POST | ¥0.05 | `/api/organization/na/pro` |
| 26 | 论文搜索接口 | GET | ¥0.30 | `/api/paper/list/by/search/venue` |
| 27 | 论文批量查询 | GET | ¥0.10 | `/api/paper/list/citation/by/keywords` |
| 28 | 按年份与期刊获取论文详情 | GET | ¥0.20 | `/api/paper/platform/allpubs/more/detail/by/ts/org/venue` |

---

## 参考资料

- 完整 API 参数文档:读取 `references/api-catalog.md`
- Python 客户端源码:`scripts/aminer_client.py`
- 测试用例:`evals/evals.json`
- 官方文档:https://open.aminer.cn/open/doc
- 控制台:https://open.aminer.cn/open/board?tab=control

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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。