AMiner
为 AI Agent 安装 AMiner 学术技能并跑通文献检索与引用核查
面向科研场景的 AMiner 技能包安装与使用教程：用 npx skills 或 Claude Code 插件把论文检索、深度综述、PDF 解析、参考文献核验等技能装进 AI Agent，配置 AMINER_API_KEY，并按科研阶段挑选合适的技能跑通完整流程。
AMiner 学术技能包把 AMiner 的学术数据能力封装成一组可被 AI Agent 直接调用的技能（Skill），覆盖从检索发现、阅读整理、调研报告到引用核查的科研全流程。每个技能是一个独立目录，内含技能定义、调用脚本与参考规则，安装后由 Agent 在对话中按需加载。它适合已经在用 Claude Code、Codex、OpenClaw、Cursor、Trae 等 Agent 环境、希望把文献工作流交给 Agent 执行的研究者与工程团队。如果你更想先在网页端体验检索与阅读，可以打开 AMiner；本文讲的是把技能装进本地 Agent 的那条路径。
需要先说明一点：技能包本身只是「说明书 + 脚本」，真正干活的是 AMiner 开放平台的接口。因此安装只是第一步，Token 配置与技能选择才是决定成败的部分。下面按准备、安装、配置、选型、实操的顺序展开。
准备工作
在动手之前，先确认下面几项条件，缺一项都会在后续步骤里卡住。
- Agent 环境：Claude Code、Codex、OpenClaw、Cursor、Trae 等主流 Agent 之一。不同 Agent 的技能目录不同，安装方式也不同。
- Node.js 18 或更高版本：使用 npx 方式安装技能时必需。不需要全局安装 CLI，npx 会临时拉取。
- python3：技能内的脚本依赖 Python 运行。多数技能只用标准库，少数需要额外依赖，见下文。
- AMiner Token：在 AMiner 控制台生成。注意并非所有技能都需要 Token，配置前先看技能列表的 Token 列。
- 可选的 GROBID 服务：只有 structured-reference-audit 需要，且可以用已有的 TEI 文件替代。
另外要区分两类凭据：AMiner 的 AMINER_API_KEY 用于访问 AMiner 开放平台；aminer-exp-extraction 走的是智谱 BigModel API，需要 BIGMODEL_API_KEY（可回退到 OPENAI_API_KEY），它不使用 AMiner Token。把这两者混为一谈是最常见的配置错误。
操作步骤
第一步：选择安装方式
技能包提供三种安装路径，按你的环境对号入座：
| 你的环境 | 推荐方式 |
|---|---|
| Claude Code、Codex、OpenClaw、Cursor、Trae 等主流 Agent | npx skills 安装 |
| Claude Code，且需要 slash command 直接调用 | 插件安装 |
| 无法联网安装，或需要固定版本 | 手动安装 |
无论用哪种方式，都要保留完整的技能目录（SKILL.md、scripts/、references/ 等），不要只复制 SKILL.md。脚本缺失会让技能在调用时报错。
第二步：用 npx skills 安装（推荐）
先列出仓库里可安装的技能名，确认你要装的是哪一个：
npx skills add AMinerOrg/aminer-open-skill --list然后按需安装。省略 --global 表示装到当前项目，加上则装到用户全局。--agent 的取值包括 claude-code、codex、openclaw、cursor、trae。
# 只装免费入口，装到当前项目的 Claude Code
npx skills add AMinerOrg/aminer-open-skill --agent claude-code --skill aminer-free-academic --yes
# 装多个技能到 Codex 全局
npx skills add AMinerOrg/aminer-open-skill --global --agent codex \
--skill aminer-free-academic --skill aminer-academic-search --yes
# 装全部技能
npx skills add AMinerOrg/aminer-open-skill --global --agent claude-code --skill '*' --yes安装完成后可以查看与更新：
npx skills list --global
npx skills update --global --yes注意 npx 只管理技能文件，不处理 Python 依赖，依赖要单独装（见第五步）。另外，npx 方式不会注册 slash command，需要 slash command 请走插件安装。
第三步：Claude Code 插件安装
仓库自带插件清单 .claude-plugin/marketplace.json，市场名为 aminer-open-skills，每个技能是一个插件。在 Claude Code 中依次执行：
/plugin marketplace add AMinerOrg/aminer-open-skill
/plugin install aminer-free-academic@aminer-open-skills要装其他技能，把 aminer-free-academic 换成技能列表中的名字即可。也可以只执行第一行，再用 /plugin 打开界面勾选。
拉取新版：
/plugin marketplace update aminer-open-skills插件方式会同时注册技能自带的 slash command（来自 commands/ 目录），命令带插件名前缀，例如 /aminer-daily-paper:aminer-dp、/aminer-deep-search:aminer-deep-search。带 commands/ 的技能才能这样调用。
第四步：手动安装（Codex / OpenClaw / 其他 Agent）
先把仓库克隆到本地：
git clone https://github.com/AMinerOrg/aminer-open-skill ~/ai-skills/aminer-open-skill再把需要的 skills/<skill-name>/ 整个目录放进 Agent 的技能目录。常见位置如下：
| Agent | 用户级技能目录 | 项目级技能目录 |
|---|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/ | <项目>/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ | — |
| OpenClaw 等其他 Agent | 见各自文档 | 见各自文档 |
推荐用软链接代替复制，之后在克隆目录里 git pull 即可更新：
ln -s ~/ai-skills/aminer-open-skill/skills/aminer-free-academic ~/.codex/skills/aminer-free-academic手动安装不会注册 slash command，因为命令文件依赖插件环境变量 CLAUDE_PLUGIN_ROOT。这种情况下直接用自然语言触发技能即可。
第五步：安装 Python 依赖
多数技能只用标准库，但下列技能需要额外依赖：
| 技能 | 依赖 |
|---|---|
| aminer-daily-paper | PyYAML |
| aminer-pdf-ocr | requests、pypdf |
| aminer-exp-extraction / pdf-citation-verifier / structured-reference-audit | requests |
| deep-research | matplotlib（报告插图） |
| sota-finder | openpyxl（导出 Excel） |
按技能目录下的依赖清单安装：
python3 -m pip install -r skills/<skill-name>/requirements.txtstructured-reference-audit 还需要可访问的 GROBID 服务，或已有的 TEI 文件。
第六步：配置 Token
在 AMiner 控制台生成 Token，然后在 AI 助手使用的环境中配置环境变量：
export AMINER_API_KEY="<YOUR_TOKEN>"本地 Claude Code、Codex 等对话式会话可以使用仓库提供的快速配置工具：
- Windows：
tools\setup-aminer-token.cmd - PowerShell：
.\tools\setup-aminer-token.ps1 - macOS / Linux：
./tools/setup-aminer-token.sh
OpenClaw 使用自己的环境配置命令：
openclaw config set env.vars.AMINER_API_KEY "<YOUR_TOKEN>"独立 CLI、CI 和定时任务需要在各自运行环境中单独配置 Token，tools/ 下的配置工具只面向本地对话式环境。如果需要直接集成 API 而不是使用技能，应参考 AMiner 开放平台文档。
按科研阶段挑选技能
技能包当前包含 13 个可触发技能。按阶段归类，能更快定位该用哪个：
| 阶段 | 技能 |
|---|---|
| 检索与发现 | aminer-free-academic、aminer-academic-search、aminer-daily-paper、aminer-deep-search、sota-finder |
| 阅读与整理 | aminer-pdf-ocr、aminer-exp-extraction、scientific-taxonomy、paper-source-trace |
| 调研报告 | deep-research |
| 引用核查 | pdf-citation-verifier、structured-reference-audit、citation-faithfulness |
几个容易混淆的技能，按「你要什么」来选：
- 单步查论文、学者、机构、期刊、专利，零费用：用 aminer-free-academic；需要完整摘要、学者履历、引用关系或组合工作流时才用 aminer-academic-search。
- 要几百篇候选文献清单、不写报告：用 aminer-deep-search；要一份带引用、有证据台账的研究报告：用 deep-research。
- 只要几篇个性化推荐阅读：用 aminer-daily-paper，而不是 deep-search。
- 判断参考文献是否真实存在、直接给判定：用 pdf-citation-verifier；保守核验、未命中不等于伪造：用 structured-reference-audit。
- 判断引用内容是否忠于被引原文：用 citation-faithfulness，而不是 pdf-citation-verifier。
- 追溯论点来源、识别引用意图、生成引用图：用 paper-source-trace。
- 输入是 PDF：用 aminer-pdf-ocr；输入已经是 Markdown 时才用 aminer-exp-extraction。
Token 需求也不一样：aminer-free-academic 的接口免费但仍需 Token；aminer-academic-search 必须配置，部分 API 计费，其中实验检索为 ¥0.10/次；deep-research 免费优先，计费上限 ¥20；sota-finder、scientific-taxonomy、paper-source-trace 的 Token 是可选的，仅在需要 AMiner 增强或补全元数据时才用；citation-faithfulness 不需要 AMiner Token，但需要联网。价格与配额随时可能调整，请以官网当前信息为准。
一个完整示例
下面走一遍从安装到产出结果的最小闭环，以「快速查论文」这个最轻量的场景为例。
1. 安装免费入口技能
npx skills add AMinerOrg/aminer-open-skill --agent claude-code --skill aminer-free-academic --yes2. 配置 Token
export AMINER_API_KEY="<YOUR_TOKEN>"3. 在 Agent 对话中直接描述任务。如果已经知道技能名，可以在提示词里明确写出来：
使用 aminer-free-academic，查找 10 篇近期关于长上下文语言模型的论文，返回标题、年份、期刊或会议、引用量和链接。
技能会按定义好的输出契约返回结果，每条结果带三态标注（已核实 / 存疑 / 查无）。检索不到的内容会明确写「未检索到」，而不是编造凑数。
4. 需要更深一层时，换用 aminer-academic-search。它覆盖论文、学者、机构、期刊、专利检索以及结构化实验检索（29 个 API + 6 个工作流），例如：
整理 Andrew Ng 的研究画像，包括研究兴趣、代表论文、主要合作者和近期工作。
或者直接要结构化数据：
返回这篇论文的原始 Experiment JSON，并按方法和数据集名称精确过滤。
5. 如果走的是插件安装，同样的任务可以用 slash command 调用，参数以键值形式传入：
/aminer-deep-search:aminer-deep-search topic: "多模态智能体" target-size: 200这条命令对应的是深度综述文献收集：多轮检索、去重与引用滚雪球，最终构建数百篇候选论文池。把它换成 deep-research，就能得到带引用的分层研究报告与可复用的 Evidence Ledger 证据台账。
6. 拿到 PDF 之后，用 aminer-pdf-ocr 把论文转成全文 Markdown 并提取实验结构化信息，再用 aminer-exp-extraction 从 Markdown 抽取方法、数据集、指标和关键结果，输出为一个 JSON 文件。注意后者需要 BIGMODEL_API_KEY，不需要 AMiner Token。
7. 最后做引用核查。用 pdf-citation-verifier 核验 PDF 中所有参考文献，标出不存在、可疑或需要人工复核的条目；需要更保守的判断时换 structured-reference-audit，它先用 GROBID 建立可追溯的参考文献账本，再逐条经 AMiner 解析，区分「解析不确定」与「不存在」；要判断正文引用是否忠于被引原文，则用 citation-faithfulness，它给出支持 / 部分支持 / 曲解 / 查无此说 / 无法核实五类结论。
注意事项
Token 安全：不要打印、记录或提交 AMINER_API_KEY。仓库里的配置工具只面向本地对话式环境，OpenClaw、CLI、CI 和定时任务需要单独配置。
费用控制：AMiner 免费接口仍需 Token。建议先用 aminer-free-academic，仅在必要时调用计费 API。部分任务会产生 API 费用，执行大规模检索或高成本调用前应先查看预估成本。deep-research 的计费上限为 ¥20，aminer-academic-search 的实验检索为 ¥0.10/次——这类数字以官网当前信息为准。
技能目录完整性：无论哪种安装方式，都要保留完整技能目录，只复制 SKILL.md 会导致脚本缺失。
slash command 的局限：只有带 commands/ 的技能支持 slash command，且必须通过插件方式安装；手动安装和 npx 安装都不会注册命令，用自然语言触发即可。
依赖与外部服务：npx 不管理 Python 依赖，需要按 requirements.txt 单独安装；structured-reference-audit 依赖可访问的 GROBID 服务或已有 TEI 文件；citation-faithfulness 需要联网。
技能维护状态：技能目前由 AMiner 团队内部维护，暂不接受外部提交新技能，问题与需求通过 GitHub Issues 反馈。技能包以 MIT 许可证发布。
设计约束：所有技能遵循几条共同原则——检索到才写入，宁可说「未检索到」也不编造；学术查询优先走 AMiner 开放平台，免费接口先行；先判别任务类型再按对应输出契约执行；失败时显式报错并保住已输入材料，同句重发即可断点续传。了解这些约束，有助于判断某次输出为什么是「未检索到」而不是一份看起来完整的清单。