中外文学术文献检索服务 / Academic Literature Search Service

中文 / Chinese | [English below each section]

通过 SmartLib 开放平台 API 提供中外文学术文献检索能力。

Powered by SmartLib Open Platform API. Search across 80M Chinese journal articles and 1B global literature records.

⚡ 启动前必须执行 / Pre-flight Checklist（每次调用都必须执行）

Step A：凭证检测 / Credential Check

每次执行本技能时，必须首先检查环境变量 SMARTLIB_APPID 和 SMARTLIB_APPSECRET 是否已配置。

Check if SMARTLIB_APPID and SMARTLIB_APPSECRET are configured before every invocation.

Step B：API Key 检测与提示 / API Key Detection

检测后：

已配置 → 正常进入工作流，执行检索
未配置 → 执行以下流程：

After detection:

Configured → Proceed with normal workflow

Not configured → Execute the following:

向用户提示 / Prompt the user:
⚠️ SmartLib API 凭证未配置，无法进行文献检索。

您可以：
- 申请 API 凭证（1个工作日内回复）：https://www.vipslib.com/apply.html?productNum=VIPS1024 或发邮件至 vipsmart@vipslib.com
- 配置已有凭证：/config set SMARTLIB_APPID xxx 和 /config set SMARTLIB_APPSECRET xxx
- 先了解功能：查看文献检索的完整功能介绍后再决定是否申请
⚠️ SmartLib API credentials not configured. Cannot perform literature search.
- Apply for credentials (reply within 1 business day): https://www.vipslib.com/apply.html?productNum=VIPS1024 or email vipsmart@vipslib.com
- Configure existing credentials: /config set SMARTLIB_APPID xxx and /config set SMARTLIB_APPSECRET xxx
- Learn about features first

使用 AskUserQuestion 让用户选择 / Present options:

header: "API凭证 / API Key"
question: "如何继续？ / How would you like to proceed?"
选项 / Options：
[立即申请API凭证 / Apply for credentials]   — 进入凭证申请流程（见下）/ Enter application flow (see below)
[我有凭证，直接配置 / I have credentials]  — 提示配置命令 / Show config commands
[先了解功能 / Learn about features]        — 展示功能介绍 / Show feature overview

若用户选择"先了解功能" / If "Learn about features":
- 展示 SmartLib 文献检索的完整功能介绍（8000万篇中文期刊全文 + 10亿篇全球文献、智能关键词扩展、核心期刊优先等）
- 提示用户可以随时申请凭证开始使用
Show full feature overview. Prompt user to apply when ready.

核心能力 / Core Capabilities

| 能力 / Capability | 说明 / Description | |------|------| | 中文期刊检索 / Chinese Journal Search | 8000万篇授权中文期刊文献，支持全文下载 / 80M authorized Chinese journal articles with full-text download | | 全球文献检索 / Global Literature Search | 10亿篇中外文文献元数据（含中英文论文、专利、标准、学位论文等）/ 1B global literature metadata (papers, patents, standards, theses) | | 文献详情 / Article Detail | 查看摘要、DOI、基金资助、核心收录等完整信息 / View abstracts, DOI, funding, core journal indexing | | 全文下载 / Full-text Download | 授权中文期刊支持 PDF 全文下载 / PDF download for authorized Chinese journals | | 智能关键词扩展 / Smart Keyword Expansion | 联网检索中英文同义词/近义词，自动扩展检索词，提升召回率 / Web search for synonyms to expand search terms | | 核心期刊优先排序 / Core Journal Priority | 联网查询核心收录情况（SCI/EI/北大核心/CSSCI等），优先展示高水平文献 / Rank by core journal indexing (SCI/EI/CSSCI etc.) | | 相关性智能排序 / Relevance Ranking | 基于题名、关键词、摘要语义分析，对检索结果进行二次相关性排序 / Semantic relevance re-ranking | | 少结果智能扩展 / Low-result Expansion | 结果过少时自动推荐上位词、相关机构、学科分类号等多种扩展策略 / Auto-suggest broader terms and alternative strategies |

能力边界 / Capability Boundaries

明确说明什么能做、什么不能做、有什么限制，避免用户误期待。

Clearly state what it can and cannot do, to set accurate expectations.

支持的功能 / Supported

中文期刊论文检索、详情、全文下载（8000 万篇授权文献）
全球文献元数据检索（10 亿篇，含论文/专利/标准/学位论文等）
关键词智能扩展、核心期刊优先排序、少结果自动扩展
自然语言输入，无需学习检索语法

不支持的功能 / Not Supported

英文文献全文下载：全球文献检索仅返回元数据，无全文（授权限制）
付费墙内文献：不提供需单独购买的文献全文
实时数据流：文献元数据非实时更新，有数小时至数天的延迟
批量导出：不提供 EndNote/BibTeX 等格式的批量导出功能
文献查重/查新：不具备论文查重或科技查新功能

使用限制 / Limitations

| 限制项 / Limit | 说明 / Description | |------|------| | 单次查询条数 / Per-query limit | PageSize 20-1000，建议 ≤100 以保证速度 / Recommend ≤100 | | 翻页上限 / Max pages | 无硬限制，但建议不超过 50 页（共 1000 条）/ No hard limit, but ≤50 pages recommended | | 请求频率 / Rate limit | 有频率限制（未公开数值），触发 429 时自动等待重试 / Undisclosed limit; auto-retry on 429 | | Token 有效期 / Token TTL | Access Token 30 秒，Refresh Token 2 小时。系统自动管理刷新，用户无感知 / Access Token 30s, Refresh Token 2h. Auto-managed. | | 下载链接有效期 / Download URL TTL | 约 10 分钟，过期需重新调用下载接口 / ~10min, re-call download API | | 依赖 / Dependencies | 完全依赖 SmartLib API 和网络连接，离线不可用 / Requires network + SmartLib API |

触发意图区分 / Trigger Intent Differentiation

为避免误触发或意图混淆，以下场景有明确区分：

To avoid mis-triggering or intent confusion:

| 用户表达 / User Expression | 系统行为 / System Behavior | 区分逻辑 / Rationale | |------|------|------| | "查论文"、"找文献"、"检索XX" / "Search XX papers" | 触发本 Skill，精准检索，默认平衡策略 | 明确的检索意图 | | "写文献综述"、"帮我写综述" / "Write a literature review" | 触发本 Skill，切换为综述模式：宽检索策略、去重合并、按主题聚类 | 综述需更全的覆盖范围和聚类分析 | | "帮我写论文开头/引言" / "Write paper intro, need citations" | 触发本 Skill，窄检索策略：找 3-5 篇最相关引用，核心期刊优先 | 写作引用需要精准而非全面 | | "这段论述有文献支撑吗"、"找几篇引用" / "Find supporting citations" | 触发本 Skill，窄检索 + 核心期刊优先，提供可引用的高质量文献 | 文献支撑场景需要高可信度来源 | | "这篇论文是真的吗"、"核查引用" / "Verify this citation" | 不触发本 Skill，应转至 smartlib-citation-checker | 引用核查是独立能力 | | "帮我写论文"、"写作辅助" / "Help me write" | 不触发本 Skill | 论文写作不是文献检索功能 | | "下载这篇论文的 PDF" / "Download this paper's PDF" | 触发本 Skill（若有中文期刊 ID） | 下载是检索的延伸功能 |

数据范围 / Data Coverage

平台累计汇聚各类资源元数据总量达 12.28 亿条，资源类型覆盖全面、存量规模海量，包含多品类学术、行业、法律及资讯数据，整体资源储备完备，可满足多场景数据查询与研究需求。

The platform aggregates 1.228 billion metadata records across diverse resource types — academic, industry, legal, and news data — forming a comprehensive database for multi-scenario queries and research.

核心文献类型存量规模 / Core Literature Type Inventory

| 文献类型 / Type | 存量规模 / Inventory | 说明 / Notes | |------|------|------| | 期刊文献 / Journal Articles | 7.19 亿条 / 719M | 平台核心资源，体量最大的资源品类 / Largest category, core asset | | 专利资源 / Patents | 2.15 亿条 / 215M | 第二大品类 / Second largest category | | 会议论文 / Conference Papers | 7155 万条 / 71.55M | — | | 学位论文 / Theses & Dissertations | 2473 万条 / 24.73M | — | | 标准资源 / Standards | 268 万条 / 2.68M | — |

其他资源品类 / Other Resource Types

除核心品类外，平台还涵盖以下多元文献类型，各类资源存量充足、品类互补，共同构成完备的资源数据库：

Beyond core categories, the platform covers additional diverse types with sufficient inventory, forming a complete resource database:

图书 / Books
视频 / Videos
法律法规 / Laws & Regulations
司法案例 / Judicial Cases
科研成果 / Research Achievements
报纸 / Newspapers
科研报告 / Research Reports
资讯 / News & Information

更新频率 / Update Frequency

各类文献更新频率差异化明显：

Update frequency varies by type:

| 更新维度 / Aspect | 详情 / Details | |------|------| | 期刊文献 / Journals | 每日更新，更新速度最快 / Daily updates, fastest refresh | | 年度新增总量 / Annual New Records | 超 5000 万条 / Over 50M new records per year | | 持续迭代 / Continuous Iteration | 平台资源持续迭代更新，各类文献按自身出版周期滚动入库 / Resources are continuously updated per publication cycle |

可检索数据集 / Searchable via API

中文期刊数据集 / Chinese Journal Dataset：8000 万篇授权中文期刊文献，支持全文下载 / 80M authorized Chinese journal articles with full-text download
全球文献数据集 / Global Literature Dataset：覆盖全平台 12.28 亿条元数据 / Covers all 1.228B metadata records

环境配置 / Environment Configuration

使用前必须先配置环境变量：

Configure these environment variables before use:

SMARTLIB_APPID - 应用ID / Application ID
SMARTLIB_APPSECRET - 应用密钥 / Application Secret

通过 WorkBuddy 设置或命令配置：

Via WorkBuddy config:

/config set SMARTLIB_APPID your_appid_here
/config set SMARTLIB_APPSECRET your_appsecret_here

Token 获取与缓存策略 / Token Acquisition & Caching

Access Token 有效期仅 30 秒（响应字段 tokenExpiredAt），Refresh Token 有效期 2 小时（refreshTokenExpireAt）。同批次连续 API 调用应复用缓存 Token，避免重复获取；Token 过期后系统自动刷新。

Access Token TTL is 30s (field tokenExpiredAt), Refresh Token TTL is 2h (refreshTokenExpireAt). Reuse cached token within same API call batch; auto-refresh on expiry.

Token 缓存复用流程 / Cached Token Reuse

每次 API 调用前 / Before each API call:
  ├─ 检查缓存的 Token 是否存在且未过期 / Check cached token
  │   ├─ 有效 / Valid → 直接使用，跳过获取步骤 / Use directly (skip acquisition)
  │   └─ 无效或不存在 / Invalid or missing → 执行下方获取流程 / Execute below flow
  └─ 获取新 Token / Acquire new token:
       ├─ Step 1: 获取 code / Get code
       ├─ Step 2: 用 code 换取 token / Exchange code for token
       └─ 缓存 token + tokenExpiredAt / Cache token + expiry

缓存存储方式 / Storage Method：

将 token 和 tokenExpiredAt 存入临时变量（会话内有效）/ Store in session-scoped temp variable
每次 API 调用前检查 当前时间 < tokenExpiredAt，是则复用 / Check before each call
Token 过期或 401 错误时，重新获取并更新缓存 / Refresh on expiry or 401

注意 / Note： 同批次连续 API 调用（检索→详情→下载）复用同一 Token，无需重复获取。Token 仅 30 秒有效，跨请求间隔较长时系统自动静默刷新，用户无感知。

Reuse the token across consecutive API calls in the same batch (search → detail → download). Token lasts 30s only; system auto-refreshes silently across longer gaps.

Token 获取步骤 / Token Acquisition Steps（缓存未命中时执行 / Only when cache miss）

Step 1: 获取 code / Get Code

POST https://data.smart.vipslib.com/openapi/api/oauth/AccessTokenCode
Content-Type: application/json

{
  "appid": "${SMARTLIB_APPID}",
  "appsecret": "${SMARTLIB_APPSECRET}"
}

返回 / Response：{"data": {"code": "code_string"}, "statusCode": 200, "succeeded": true}

Step 2: 获取 Token / Get Token

POST https://data.smart.vipslib.com/openapi/api/oauth/AccessToken
Content-Type: application/json

{
  "code": "<上一步返回的code / code from previous step>"
}

返回 / Response：{"data": {"token": "token_string", "tokenExpiredAt": "...", "refreshToken": "refresh_string", "refreshTokenExpireAt": "..."}}

注意 / Note： 响应字段名已从旧版 Data.AccessToken 变更为 data.token，旧版 Data.RefreshToken 变更为 data.refreshToken。解析时优先使用小写 data 字段，兼容 Data。

The response field has changed from legacy Data.AccessToken to data.token. Parse data first, fallback to Data.

Token 通过 HTTP Header 传递 / Pass via HTTP Header：Authorization: Bearer <token>

检索接口选择策略 / Search Interface Selection

根据用户需求自动选择合适的检索接口：

Auto-select based on user intent:

| 用户需求特征 / User Intent | 推荐接口 / Recommended API | 原因 / Reason | |-------------|---------|------| | 查中文论文/需要全文 / Chinese papers, need full-text | 接口1（中文期刊检索）/ API 1 (Chinese Journal) | 支持全文下载 / Full-text available | | 查英文论文/国际期刊 / English papers, intl. journals | 接口4（全球文献检索）/ API 4 (Global Search) | 覆盖范围更广 / Broader coverage | | 需要专利/标准/学位论文 / Patents, standards, theses | 接口4（全球文献检索）/ API 4 (Global Search) | 支持多种文献类型 / Multi-type support | | 不确定/跨语言检索 / Uncertain, cross-language | 优先接口4，再补充接口1 / API 4 first, supplement API 1 | 互为补充 / Complementary | | 明确指定中文来源 / Explicit Chinese source | 接口1（中文期刊检索）/ API 1 (Chinese Journal) | 数据更精准 / More precise |

检索策略分级体系 / Search Strategy Hierarchy

文献检索的核心矛盾是查全率（Recall） 与查准率（Precision） 的权衡——扩大检索范围会引入噪声，缩小范围则可能遗漏关键文献。本技能根据检索目的自动选择三级策略。

The core trade-off in literature search is between recall and precision. This skill auto-selects from three strategy tiers based on the user's goal.

策略选择决策表 / Strategy Selection Matrix

| 检索场景 / Scenario | 推荐策略 / Strategy | 目标 / Goal | |------|------|------| | 开题报告、文献综述、查新 / Thesis proposal, literature review, novelty check | 宽检索 / Broad | 查全优先 / Recall-first | | 精准溯源、单篇确认、引用支撑 / Precise trace, citation verification, evidence finding | 窄检索 / Narrow | 查准优先 / Precision-first | | 常规文献调研、一般检索 / General literature survey | 平衡策略 / Balanced (default) | 查全查准兼顾 / Balanced |

宽检索（高查全率）/ Broad Search (High Recall)

适用场景：开题报告、文献综述、查新检索——需要尽可能覆盖该领域所有相关文献。

For thesis proposals, literature reviews, novelty searches — maximize coverage.

执行策略 / Execution:

| 操作 / Action | 说明 / Description | |------|------| | 全字段检索 | 使用 U=（全部字段）替代 K= 或 T=，在所有字段中匹配 / Use U= to match all fields | | OR 扩展最大化 | 每概念组扩展 5-8 个同义词/近义词/上下位词，大量用 OR 连接 / Expand 5-8 synonyms per concept group with OR | | 放宽过滤条件 | 去掉或放宽 FilterRule：不限年份、不限语言、不限文献类型 / Relax or remove FilterRule constraints | | 多接口并行 | 同时调接口1（中文期刊）+ 接口4（全球文献），合并去重 / Call API 1 + API 4 in parallel, merge and deduplicate | | 扩大 PageSize | 将 PageSize 设为 50-100 以减少翻页次数 / Set PageSize to 50-100 |

预期 / Expected: 结果量大（成百上千条），覆盖面全但噪声多。需要配合「结果智能排序」展示最相关文献。

Large result sets with some noise. Use smart ranking to surface the best matches.

窄检索（高查准率）/ Narrow Search (High Precision)

适用场景：精准溯源（已知某篇论文想确认详情）、引用支撑（写作时需要找 3-5 篇最相关引用）、具体技术问题。

For precise tracing, citation support, specific technical questions.

执行策略 / Execution:

| 操作 / Action | 说明 / Description | |------|------| | 题名/关键词限定 | 使用 T=（题名）或 K=（关键词）精确限定，不用 U= / Use T= or K=, avoid U= | | AND 限定加多 | 多个概念组间用 AND 连接，收紧范围 / Connect concept groups with AND | | 精确词组 | 使用双引号或精确短语匹配（若 API 支持）/ Use exact phrase matching when available | | 加过滤条件 | 添加 FilterRule：限定年份（如 Y=2024）、文献类型（TY=3 仅期刊）、语言、特定期刊 / Add FilterRule: year, doc type, language, specific journal | | 核心期刊优先 | 配合 P= 字段限定高水平期刊 / Combine with P= to target high-impact journals |

预期 / Expected: 结果量少（通常 5-20 条），精准度高但可能漏检。适合直接引用场景。

Small, highly relevant result sets. May miss some related work.

平衡策略（默认）/ Balanced Strategy (Default)

适用场景：常规文献调研——既不想漏掉关键文献，也不想被大量不相关结果淹没。

For general literature surveys — balanced recall and precision.

执行策略 / Execution:

| 操作 / Action | 说明 / Description | |------|------| | 关键词字段检索 | 使用 K=（关键词）为默认字段 / Default to K= field | | 适度 OR 扩展 | 每概念组扩展 3-5 个同义词/近义词 / Expand 3-5 synonyms per concept group | | 基础过滤 | 默认添加时间范围过滤（如近 5 年）、文献类型过滤（如 TY=3 期刊文献）/ Default to recent years + article type filter | | 单接口优先 | 根据「检索接口选择策略」选接口1或4，不对所有接口检索 / Use single most relevant API based on selection strategy |

预期 / Expected: 结果量适中（20-100 条），查全查准兼顾。这是大多数场景的默认选择。

Moderate result sets with good balance. Default for most scenarios.

策略切换信号 / Strategy Switch Signals

执行检索后，系统根据结果自动评估是否需要切换策略：

After search, evaluate results and suggest strategy switch if needed:

结果 > 500 条且前 10 条相关性差 → 提示切换为窄检索
结果 < 5 条 → 提示切换为宽检索（执行「结果数量自适应策略」）
结果方向偏（前 10 条均不相关）→ 提示更换关键词或字段

可用接口 / Available Interfaces

1. 中文期刊文献检索 / Chinese Journal Search

适用于：查找中文期刊论文、中文会议论文等授权文献。

For: Chinese journal articles, conference papers etc.

POST https://data.smart.vipslib.com/openapi/t/data0012/doccenter/Articlesearch
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "Rule": "<检索表达式 / Search expression>",
  "PageIndex": 1,
  "PageSize": 20,
  "Sort": 1,
  "FilterRule": "<可选：过滤表达式 / Optional: filter expression>"
}

检索表达式规则（Rule，必填）/ Search Expression Rules (required):

字段代码 / Field codes：T=题名/Title，A=作者/Author，K=主题词/Keyword，P=出版物名称/Publication，O=机构/Organization，U=全部字段/All fields
逻辑运算符（必须大写，两边空格）/ Logical operators (uppercase, space-padded)：AND OR NOT
示例 / Examples：(K=人工智能 OR K=机器学习) AND O=清华大学
示例 / Examples：T=深度学习
示例 / Examples：A=张三 AND K=自然语言处理

过滤表达式规则（FilterRule，可选）/ Filter Expression Rules (optional):

字段代码 / Field codes：L=中图分类号/CLC，C=学科分类号/Edu. code，Y=出版年份/Year，TY=文献类型/Doc type，LA=语言/Language，IS=ISSN，IB=ISBN，MO=出版载体/Medium
文献类型 TY / Document types：1=图书/Book，2=期刊/Journal，3=期刊文献/Article，4=学位论文/Thesis，5=标准/Standard，6=会议/Conference，7=专利/Patent，8=法律法规/Law，9=成果/Achievement，10=多媒体/Multimedia，11=报纸/Newspaper，12=报告/Report，13=产品样本/Catalog，14=资讯/News，17=司法案例/Case
示例 / Examples：TY=3 AND Y=2024（2024年期刊文献 / 2024 articles）
示例 / Examples：TY=3 AND LA=ZH（中文期刊文献 / Chinese articles）

排序 Sort / Sorting： 1=相关度/Relevance（默认/default），2=时效性倒序/Newest first，3=时效性正序/Oldest first

PageSize 范围 / Range： 20~1000

2. 中文期刊文献详情 / Chinese Journal Detail

POST https://data.smart.vipslib.com/openapi/t/data0011/doccenter/Articledetail
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "Identifier": "<文献ID / Article ID>"
}

返回完整文献详情，包含摘要、DOI、页码、基金资助、核心收录、原始数据库来源链接等信息。

Returns full article detail: abstract, DOI, page numbers, funding, core journal indexing, source database links.

重要字段说明 / Key Fields:

| 字段 / Field | 说明 / Description | |------|------| | Source | 原始数据库来源链接数组（仅详情接口返回，检索列表中为空数组）。中文期刊文献通常包含维普来源。/ Source database links array (detail API only; empty in search results). Chinese journals typically include VIP source. | | Identifier_DetailURL | SmartLib 自身的文献详情页链接 / SmartLib detail page URL | | Identifier_DOI | DOI 标识符 / DOI identifier | | Description_Core | 核心收录信息 / Core journal indexing (e.g. "EI;SCI;CSSCI;CSCD;BDHX") | | Description_Fund | 基金资助信息 / Funding information | | Description_PageInfo | 页码范围 / Page range |

关于 Source 字段的行为规律 / Source Field Behavior:

检索接口（接口1、4）返回的每条结果中 Source 始终为空数组 []
详情接口（接口2、5）才会填充 Source 数据
中文期刊（维普数据源）详情通常返回1条维普来源链接
英文论文、学位论文、专利的详情 Source 多数为空数组
如需在检索结果中展示原始数据库链接，需对每条结果追加调用详情接口获取（N+1 请求问题）

In search results, Source is always []. Call detail API to get source database links.

3. 中文期刊文献下载 / Chinese Journal Download

仅限授权中文期刊全文下载。

Full-text download for authorized Chinese journals only.

POST https://data.smart.vipslib.com/openapi/t/data0013/doccenter/GetArticleFile
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "Identifier": "<文献ID / Article ID>"
}

返回 / Response：{"Data": {"Url": "<下载链接 / Download URL>", "Identifier": "<文献ID>"}}

4. 全球文献检索 / Global Literature Search

适用于：查找中英文学术论文、专利、标准、学位论文等（10亿篇元数据）。

For: Chinese/English papers, patents, standards, theses etc. (1B records).

POST https://data.smart.vipslib.com/openapi/t/skrs2/doccenter/Articlesearch
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "Rule": "<检索表达式 / Search expression>",
  "PageIndex": 1,
  "PageSize": 20,
  "Sort": 1,
  "FilterRule": "<可选：过滤表达式 / Optional: filter expression>"
}

检索表达式和过滤规则与中文期刊检索完全相同。

Search and filter expressions are identical to Chinese Journal Search.

检索接口返回数据结构（接口1、4通用）/ Search Response Structure (API 1 & 4):

{
  "StatusCode": 200,
  "Data": {
    "Total": 12345,
    "List": [
      {
        "Title": "文献标题 / Article Title",
        "Subject_Keyword": "关键词1;关键词2",
        "Identifier": "文献ID（字符串）/ Article ID (string)",
        "Doc_Type": 3,
        "Language": "ZH/EN",
        "Description": "摘要内容... / Abstract...",
        "Creator": "作者1;作者2",
        "Date_Publish": "20251201",
        "Date_PublishYear": "2025",
        "Source_Name": "期刊名 / Journal Name",
        "Source_Volume": "45",
        "Source_Issue": "12",
        "Identifier_ISSN": "1000-6788",
        "Identifier_DOI": "",
        "Creator_Organ": "作者机构 / Organization",
        "Subject_CNLIB": "TP18",
        "Subject_CNEDU": "0812",
        "Cover": "封面图URL / Cover URL",
        "Source": []
      }
    ]
  }
}

关键说明 / Key Notes:

结果列表字段为 Data.List（不是 Items）/ Result list field is Data.List (not Items)
检索列表中 Source 始终为空数组，需调详情接口获取原始数据库来源链接
检索列表中无 Identifier_DOI 和 Description_Core，需调详情接口获取

5. 全球文献详情 / Global Literature Detail

POST https://data.smart.vipslib.com/openapi/t/skrs1/doccenter/Articledetail
Authorization: Bearer <token>
Content-Type: application/json

{
  "Identifier": "<文献ID / Article ID>"
}

使用指南 / Usage Guide

Step 0：凭证检测与申请流程 / Credential Check & Application

每次执行本技能时，必须首先检查环境变量 SMARTLIB_APPID 和 SMARTLIB_APPSECRET 是否已配置。

Must check credentials before every invocation.

0.1 检测凭证 / Check Credentials

尝试调用 Token 接口，如返回 "The AppId field is required." 或凭证缺失错误，则进入申请流程。

Call Token API. If "The AppId field is required." or credentials are missing, enter application flow.

0.2 互动申请引导 / Interactive Application Guide

使用 AskUserQuestion 工具向用户展示申请引导：

Use AskUserQuestion to guide the user:

问题类型 / Type：multiSelect=false（单选 / single select）
header: "API凭证 / API Key"

问题文本 / Question text：
"SmartLib 学术文献检索 API 凭证未配置，是否立即申请？

在线申请：https://www.vipslib.com/apply.html?productNum=VIPS1024
或填写以下信息，我们将把您的申请发送至 vipsmart@vipslib.com，申请通过后您将获得专属的 APPID 和 APPSECRET（1个工作日内回复）。

SmartLib API credentials not configured. Apply now?
Online: https://www.vipslib.com/apply.html?productNum=VIPS1024
Or fill in your info below and we'll submit to vipsmart@vipslib.com (reply within 1 business day)."

选项 / Options：
[选项1 - label: "立即申请API凭证 / Apply Now"]
  description: "填写申请表单，获取 SmartLib API 凭证 / Fill in form to get credentials"

[选项2 - label: "我有凭证，直接配置 / Configure Existing"]
  description: "跳过申请，配置已有的 APPID 和 APPSECRET / Skip to config"

[选项3 - label: "先了解功能 / Learn About Features"]
  description: "暂不申请，先了解文献检索的功能介绍 / Learn about features first"

0.3 用户选择后的处理 / Handling User Selection

选择"立即申请API凭证" / "Apply Now"

使用 AskUserQuestion 一次性收集所有申请信息：

Collect all application info at once:

问题1（必填 - 联系方式）/ Question 1 (Required - Contact)：
header: "联系方式 / Contact"
question: "请输入您的手机号或邮箱（必填，用于接收API凭证）/ Enter your phone or email (required, to receive credentials)"
选项 / Options：
[选项1 - label: "输入联系方式 / Enter Contact"]
  description: "请在下方'其他'中填写手机号或邮箱地址 / Enter phone or email in 'Other'"
注意 / Note：联系方式为必填项。用户选择了"输入联系方式"但未在"其他"中填写时，需再次追问。验证格式：手机号11位数字 / 邮箱含@符号。
Contact is required. Must re-ask if not filled. Validate: 11-digit phone or email with @.

问题2（选填 - 姓名）/ Question 2 (Optional - Name)：
header: "姓名 / Name"
question: "请输入您的姓名（选填，用于申请表单）/ Enter your name (optional, for application form)"
选项 / Options：
[选项1 - label: "跳过姓名 / Skip"]
  description: "不填写姓名，直接下一步 / Skip name entry"
注意 / Note：用户可通过"其他"输入姓名，或选择"跳过姓名"留空。未填写时申请表中姓名显示为"未提供"。
Default if empty: "未提供" (Not provided).

问题3（选填 - 用途）/ Question 3 (Optional - Purpose)：
header: "用途 / Purpose"
question: "您打算如何使用文献检索功能？（选填，可选择预设或自行描述）/ How will you use the search service? (optional, choose preset or custom)"
选项 / Options：
[选项1 - label: "论文写作/科研 / Academic Writing"]
  description: "论文写作、开题报告、文献综述 / Thesis, proposals, reviews"
[选项2 - label: "技术开发 / Development"]
  description: "技术开发、API集成 / Development, API integration"
[选项3 - label: "教学/其他 / Teaching & Other"]
  description: "信息检索、课程教学或其他用途 / Teaching, info retrieval etc."
注意 / Note：用户可选择预设选项，也可通过"其他"输入自定义用途。未选择时默认为"学术文献检索"。
Default if empty: "学术文献检索" (Academic Literature Search).

信息收集校验规则 / Validation Rules:

联系方式必填，未填写有效内容时追问，不得跳过 / Contact is required, must re-ask if not filled
姓名和用途选填，未填写时使用默认值（姓名默认"未提供"，用途默认"学术文献检索"）/ Name and purpose are optional with defaults

0.4 生成并发送申请邮件 / Generate & Send Application Email

收集完毕后，自动生成申请邮件内容，并使用 AskUserQuestion 确认：

After collection, generate email content and confirm:

header: "确认发送 / Confirm"
question: "请确认以下申请内容，点击确认后将打开您的邮箱客户端发送申请邮件：

【SmartLib API 凭证申请表 / Application Form】
申请人 / Applicant：{姓名}
联系方式 / Contact：{联系方式}
用途 / Purpose：{用途}
申请时间 / Time：{当前时间}

目标邮箱 / Target：vipsmart@vipslib.com

确认发送吗？ / Confirm sending?"

选项 / Options：
[确认发送 / Confirm]
[修改信息 / Modify]

发送邮件方式（按优先级）/ Send Methods (by priority):

首选 - mailto 链接 / Preferred — mailto link：构造 mailto: URI，打开用户本地邮件客户端
```
mailto:vipsmart@vipslib.com
?subject=SmartLib API凭证申请
&body=<URL编码后的申请内容>
```
使用 Bash/PowerShell 打开 / Open via Bash/PowerShell：
- Windows: start "" "mailto:..."
- 或直接返回 mailto 链接，提示用户点击 / Or return link for user to click
备选 - 复制邮件内容 / Fallback — copy email content：将申请内容格式化输出，用户手动复制到邮箱发送 / Output formatted content for manual copy

邮件内容模板 / Email Template:

邮件主题 / Subject：SmartLib API 凭证申请 - [申请人姓名]

邮件正文 / Body：

尊敬 SmartLib 团队 / Dear SmartLib Team：

您好！/ Hello!

我是 [申请人姓名]，希望申请 SmartLib 学术文献检索 API 的使用凭证，以便使用贵司的学术文献检索服务。

I am [Name], applying for SmartLib academic literature search API credentials.

【申请信息 / Application Info】
申请人 / Applicant：{姓名}
联系方式 / Contact：{联系方式}
使用场景 / Purpose：{用途}
申请时间 / Time：{YYYY-MM-DD HH:mm}

【申请说明 / Description】
我希望使用 SmartLib 开放平台 API 进行学术文献检索，涉及以下功能：
I plan to use SmartLib Open Platform API for academic literature search:
- 中外文学术文献检索（8000万篇中文期刊 + 10亿篇全球文献）
- 文献详情查看（摘要、DOI、核心收录等）
- 中文期刊全文下载

请审核我的申请并发送 APPID 和 APPSECRET，联系方式：{联系方式}。
Please review and send credentials. Contact: {联系方式}

感谢！/ Thank you!

选择"我有凭证，直接配置" / "Configure Existing"

提示用户执行配置命令：

Show config commands:

请运行以下命令配置您的 API 凭证：

/config set SMARTLIB_APPID 您的APPID
/config set SMARTLIB_APPSECRET 您的APPSECRET

配置完成后，重新发送检索请求即可。
Re-send your search request after configuration.

选择"先了解功能" / "Learn About Features"

展示功能介绍，引导用户后续申请：

Show feature overview:

SmartLib 学术文献检索功能介绍 / Feature Overview：

- 8000万篇授权中文期刊文献，支持全文下载 / 80M authorized Chinese journal articles with full-text download
- 10亿篇全球文献元数据（论文、专利、标准、学位论文等）/ 1B global literature metadata
- 智能关键词扩展、核心期刊优先排序 / Smart keyword expansion, core journal ranking
- 自然语言交互，无需学习检索语法 / Natural language interaction

准备好后，随时可以申请 API 凭证开始使用。
Ready? Apply for API credentials anytime to get started.

0.5 申请状态追踪 / Application Status Tracking

申请提交后，提示用户：

After submission:

申请邮件已发送至 vipsmart@vipslib.com
预计 1 个工作日内回复，请注意查收 {联系方式}
收到凭证后，使用 /config set 命令配置即可开始使用

Application email sent to vipsmart@vipslib.com
Reply within 1 business day. Check {联系方式}
After receiving credentials: /config set SMARTLIB_APPID xxx / SMARTLIB_APPSECRET xxx

完整工作流 / Complete Workflow

检索不是一次性操作，而是**"检索→评估→调整→再检索"的迭代循环**。以下为完整工作流：

Search is not a one-shot operation — it's an iterative cycle of "search → evaluate → adjust → refine."

                    ┌──────────────────────────────────┐
                    │ 1. 理解需求 / Understand Intent    │
                    └───────────────┬──────────────────┘
                                    ↓
                    ┌──────────────────────────────────┐
                    │ 2. 选定检索策略 / Select Strategy │ ← 宽检索/窄检索/平衡
                    └───────────────┬──────────────────┘
                                    ↓
              ┌─────────────────────────────────────────┐
              │ 3. 关键词智能扩展 / Keyword Expansion     │
              │ 4. 构建检索式 / Build Expression          │
              │ 5. 选择接口 / Select API                  │
              │ 6. 执行检索 / Execute Search              │
              │ 7. 结果智能排序 / Smart Ranking           │
              └─────────────────────┬───────────────────┘
                                    ↓
                    ┌──────────────────────────────────┐
                    │ 8. 结果评估 / Evaluate Results     │
                    │   数量？相关性？覆盖面？            │
                    └───────────────┬──────────────────┘
                          ┌─────────┴─────────┐
                          ↓                   ↓
              ┌───────────────────┐  ┌───────────────────┐
              │ 结果满意 / Good   │  │ 结果需调整 / Needs │
              │ → 步骤9          │  │ Adjustment         │
              └───────┬───────────┘  └─────────┬─────────┘
                      ↓                        ↓
              ┌───────────────┐    ┌──────────────────────┐
              │ 9. 展示结果   │    │ 9a. 策略调整          │
              │ 10. 深入查看  │    │ 过多→窄化 / 过少→宽化 │
              │ 11. 全文下载  │    │ 方向偏→换关键词       │
              └───────────────┘    └──────────┬───────────┘
                                              ↓
                                    ┌──────────────────────┐
                                    │ 9b. 二次检索         │
                                    │ 回到步骤3-7          │
                                    └──────────────────────┘

步骤详解 / Step Details:

理解需求 / Understand Intent：分析检索意图（中文/英文、全文/元数据、文献类型），判断检索目的（开题综述 vs 精准引用 vs 一般调研），据此在步骤2选定策略 / Analyze intent and determine search purpose
选定检索策略 / Select Strategy：根据「检索策略分级体系」自动匹配宽检索/窄检索/平衡策略 / Auto-match broad/narrow/balanced strategy from the hierarchy
关键词智能扩展 / Smart Keyword Expansion：联网搜索同义词、近义词、缩写、全称等（扩展量根据策略调整：宽检索 5-8 词，平衡 3-5 词，窄检索 1-2 词）/ Expand keywords with volume matching strategy tier
构建检索式 / Build Search Expression：转换为 Rule 和 FilterRule
选择接口 / Select Interface：根据「检索接口选择策略」选择合适接口
执行检索 / Execute Search：调用 API 获取结果
结果智能排序 / Smart Ranking：核心收录 + 相关性 + 时效性加权排序
结果评估 / Evaluate Results（⭐ 新增关键步骤 / New critical step）：
- 检查结果数量是否在合理范围（5-200 条为理想区间）
- 检查前 5-10 条结果的相关性（标题和摘要是否匹配检索意图）
- 检查覆盖面（是否涵盖了该领域的主要研究方向）
策略调整（如需要）/ Adjust Strategy (if needed)（⭐ 新增）：
- 结果 > 500 条且相关性差 → 自动窄化（U= → K=，增加 AND 限定）
- 结果 < 5 条 → 自动宽化（K= → U=，增加 OR 扩展，去掉过滤）
- 方向偏（前 10 条均不相关）→ 更换核心关键词或字段，重新检索
二次检索 / Refine Search（⭐ 新增）：用调整后策略回到步骤 3，重跑检索流程
展示结果 / Display Results：按「结果展示规范」格式化输出
深入查看 / View Detail：用户选择感兴趣文献时，调用详情接口
全文下载 / Download：用户需要全文且为授权中文期刊时，调用下载接口

注意 / Note： 步骤 8-10 的迭代循环是本技能 v1.6 的核心升级。系统在首次检索后自动评估结果质量，必要时自动调整策略重新检索，确保用户最终看到的是高质量结果。用户无需手动干预。 The iterative loop in steps 8-10 is the core upgrade of v1.6. The system auto-evaluates result quality and auto-adjusts strategy when needed.

关键词智能扩展（联网）/ Smart Keyword Expansion

每次检索前，先对用户提供的核心关键词进行中英文同义词扩展，以显著提升召回率。

Expand keywords before each search to improve recall.

扩展流程 / Expansion Flow:

提取用户原始关键词 / Extract original keywords
并行联网搜索每个关键词的中英文同义词、近义词、学术缩写、全称等 / Search synonyms, abbreviations, full names in parallel — 多个关键词的扩展搜索应同时发起，合并等待 / launch all keyword expansion searches concurrently
去重整理，生成扩展词表 / Deduplicate and generate expanded term list
将扩展词表用 OR 连接，融入检索表达式 / Connect with OR in search expression

⚡ 性能提示 / Performance Tip： 步骤 2 中多个关键词的联网搜索必须并行执行（同时发起 WebSearch 调用），而非逐个串行等待。3-5 个关键词的扩展搜索可节省 3-10 秒。 Step 2 web searches for each keyword MUST run in parallel, not sequentially. This saves 3-10s for 3-5 keywords.

扩展维度 / Expansion Dimensions:

| 维度 / Dimension | 说明 / Description | 示例 / Example | |------|------|------| | 中文同义词 / Chinese Synonyms | 学术语境下的等价表述 / Academic equivalent terms | "大语言模型" → "大模型" "大规模语言模型" "LLM" | | 英文同义词 / English Synonyms | 英文学术常用表述 / Common English academic terms | "deep learning" → "deep neural network" "DNN" | | 中英互译 / Cross-language | 中英文之间的对照词 / Chinese-English equivalents | "知识图谱" ↔ "knowledge graph" ↔ "KG" | | 缩写/全称 / Abbreviation | 学术缩写及其展开 / Abbreviations and full forms | "NLP" → "natural language processing" "自然语言处理" | | 上下位词 / Hypernyms | 更泛化或更具体的表述 / Broader or narrower terms | "深度学习" → "机器学习"（上位）、"Transformer"（下位） |

检索表达式构建规则 / Expression Building Rules:

同义词组内用 OR 连接：(K=大语言模型 OR K=大模型 OR K=大规模语言模型)
不同概念组间用 AND 连接：(K=知识图谱 OR K=KG) AND (K=问答系统 OR K=question answering)
中英文混合时，中文词放中文检索接口，英文词放全球检索接口，分别检索后合并

注意 / Notes:

扩展词数量控制在合理范围（每概念组 3-8 个），避免检索式过长导致性能下降
优先保留学术高频词，去掉过于宽泛的词（如单独的"模型""方法"等）
如果用户已给出明确的专业术语，不要过度扩展，保持检索精准度

结果智能排序 / Smart Result Ranking

检索结果返回后，不能直接按 API 默认顺序展示，需要进行二次智能排序。

Results must be re-ranked, not shown in API default order.

排序策略（多因素加权）/ Ranking Strategy (Multi-factor weighted):

排序综合考虑以下因素，优先级从高到低：

核心收录权重（最高）/ Core Journal Weight (highest)：联网查询文献发表期刊/会议的核心收录情况
- SCI/SSCI 收录 → 高权重 / High weight
- EI 收录 → 中高权重 / Medium-high
- CSSCI（南大核心）→ 中高权重
- 北大核心 → 中等权重 / Medium
- CSCD → 中等权重
- 普通期刊 → 基础权重 / Basic
内容相关性权重 / Content Relevance：基于文献的题名、关键词、摘要与用户检索意图的语义匹配度
- 题名完全匹配 → 最高权重 / Highest
- 题名部分匹配 + 关键词匹配 → 高权重 / High
- 摘要高度相关 → 中等权重 / Medium
- 仅关键词命中 → 较低权重 / Lower
时效性权重 / Recency Weight：近 3 年文献给予适当加分（用户明确要求历史文献时除外）/ Bonus for recent 3 years

排序执行方式 / Execution:

从 API 获取结果后，提取所有结果中不重复的来源出版物名称（Source_Name），并行联网查询这些期刊/会议的核心收录情况 / Collect unique Source_Name values and check core journal indexing in parallel
根据上述权重规则计算综合得分 / Calculate composite score per weight rules
按综合得分从高到低重排结果 / Re-rank by composite score
在展示结果时，对核心收录文献添加标注，如 [SCI一区] [北大核心] [CSSCI] 等

⚡ 性能提示 / Performance Tip： 核心收录查询必须并行执行——提取不重复的期刊名后，一次性并行发起所有 WebSearch 调用，而非逐条串行查询。20 条结果的期刊去重后通常仅 5-10 种，并行查询可节省 15-20 秒。 Core journal lookups MUST run in parallel — deduplicate journal names first, then launch all WebSearch calls concurrently. This saves 15-20s for 20 results.

结果数量自适应策略 / Adaptive Result Strategy

检索结果的数量和质量直接反映检索策略的优劣。本技能根据结果数量自动执行双向自适应调整：过少时宽化扩展，过多时窄化收缩。

Automatically adapts in both directions: expand when too few results, contract when too many.

结果过少（< 5 篇）— 宽化扩展 / Too Few Results — Expand

当检索结果不足 5 篇时，不应简单提示"无结果"，而应主动执行以下扩展策略：

When fewer than 5 results, proactively expand:

扩展策略（按推荐顺序）/ Expansion Strategies (by recommendation order):

上位词扩展 / Hypernym Expansion：联网搜索当前关键词的上位概念（更泛化的术语）
- 例如："Transformer 架构" 结果少 → 建议扩展为 "深度学习模型" 或 "神经网络架构"
- 例如："BERT 微调" 结果少 → 建议扩展为 "预训练语言模型" 或 "迁移学习"
字段放宽 / Field Relaxation：从 T=（仅题名）→ K=（关键词）→ U=（全部字段）
- 例如：T=量子计算纠错码 无结果 → U=量子计算 AND 纠错码 扩大搜索面
相关机构检索 / Institution Search：联网查找该领域的代表性研究机构/高校，改用机构字段检索
- 例如：搜索"图神经网络"论文少 → 联网找到"清华、北大、浙大、MIT、Stanford 的图神经网络研究组" → 用 O=清华大学 AND K=图神经网络 等分别检索
学科分类号检索 / Subject Code Search：根据中图分类法或教育部分类法，找到对应分类号，按分类号检索
- 例如："量子计算"对应中图分类号 O413 → 用 L=O413 过滤检索
- 例如："人工智能"对应 TP18，"自然语言处理"对应 TP391.1
放宽过滤条件 / Relax Filters：去掉或放宽时间、语言、文献类型等过滤条件
- 例如：去掉 Y=2024 改为不限年份
- 例如：去掉 LA=ZH 同时检索中英文
关键词拆分/重组 / Keyword Restructuring：将复合关键词拆开，或换一种表述方式
- 例如："大语言模型在医学影像中的应用" 拆分为 "大语言模型 AND 医学影像" 或更宽泛的 "人工智能 AND 医学"

结果过多（> 500 条或相关性差）— 窄化收缩 / Too Many Results — Contract

当检索结果过多（超过 500 条）且前几条相关性不佳时，应主动执行收缩策略：

When more than 500 results or top results are irrelevant, proactively contract:

收缩策略（按推荐顺序）/ Contraction Strategies (by recommendation order):

字段收窄 / Field Narrowing：U=（全部字段）→ K=（关键词）→ T=（题名）
- 例如：U=机器学习 返回 8000+ 条 → K=机器学习 缩小到关键词精准匹配
- 进一步：T=机器学习综述 仅标题包含
增加 AND 限定 / Add AND Constraints：在检索式中增加限定条件
- 例如：K=深度学习 → K=深度学习 AND K=综述 AND K=2024
- 例如：加机构限定 AND O=清华大学，加期刊限定 AND P=Nature
核心词精简 / Core Term Reduction：去掉部分 OR 扩展词，仅保留最核心的 1-2 个关键词
- 例如：(K=人工智能 OR K=AI OR K=artificial intelligence OR K=机器学习 OR K=深度学习) → K=大语言模型（如果用户原始意图就是 LLM）
强化过滤条件 / Strengthen Filters：添加或收紧 FilterRule
- 限定文献类型：TY=3 仅期刊文献
- 限定语言：LA=ZH 或 LA=EN
- 限定年份：Y=2024 或 Y=2023 OR Y=2024
- 限定核心期刊：用 P= 加高水平期刊名
排序优化 / Sort Optimization：改变排序方式以优先展示高质量结果
- 从相关度排序（Sort=1）切换到时效性排序（Sort=2）查看最新进展
- 或保持相关度排序但配合更严格的 FilterRule

提示话术模板 / Suggestion Template

结果过少 / Too Few Results:

当前检索结果较少（共 X 篇）。以下是一些扩展建议：

扩大概念范围：您可以将关键词"XX"扩展为更泛化的"YY"，覆盖更多相关文献

放宽检索字段：当前使用题名检索，可切换为全部字段检索

按机构检索：该领域的主要研究机构包括 AAA、BBB、CCC

按学科分类检索：对应的中图分类号为 LLL

放宽筛选条件：如去掉时间限制、同时检索中英文文献等

需要我帮您执行哪种扩展方式？

结果过多 / Too Many Results:

检索结果较多（共 X 条），前几条相关性不够理想。建议收窄范围：

缩小检索字段：从全字段检索切换为关键词或题名检索

增加限定条件：如限定近 3 年、中文/英文、特定期刊

精简关键词：去掉宽泛的扩展词，保留最核心的术语

限定文献类型：如只看期刊论文（排除学位论文、专利等）

需要我帮您执行哪种收缩方式？

自然语言转检索表达式示例 / NL-to-Query Examples

以下示例展示了经关键词扩展后的检索式（实际使用时 AI 自动完成扩展）：

| 用户需求 / User Query | 扩展后的 Rule / Expanded Rule | FilterRule | 接口 / API | |---------|------|-----------|------| | 找关于深度学习的论文 / Find deep learning papers | (U=深度学习 OR U=深度神经网络 OR U=deep learning OR U=DNN) | - | 接口1+4 / API 1+4 | | 清华大学发表的人工智能相关论文 / Tsinghua AI papers | (K=人工智能 OR K=AI OR K=artificial intelligence OR K=机器学习 OR K=machine learning) AND O=清华大学 | TY=3 | 接口1 / API 1 | | 2024年中文期刊上关于大模型的文章 / 2024 Chinese LLM articles | (K=大语言模型 OR K=大模型 OR K=LLM OR K=large language model) | TY=3 AND Y=2024 AND LA=ZH | 接口1 / API 1 | | Nature 期刊上的量子计算论文 / Quantum computing in Nature | (K=quantum computing OR K=quantum computation) AND P=Nature | - | 接口4 / API 4 | | 某作者的论文 / Papers by specific author | A=作者名 | - | 接口1或4 / API 1 or 4 | | 查找计算机领域的专利 / Computer patents | (K=计算机 OR K=computer) | TY=7 | 接口4 / API 4 | | 2023-2025年的深度学习综述 / Deep learning surveys 2023-25 | (T=深度学习 OR T=deep learning) AND (T=综述 OR T=review OR T=survey) | Y=2023 OR Y=2024 OR Y=2025 | 接口1+4 / API 1+4 |

高级检索技巧 / Advanced Search Techniques

除关键词检索外，以下高级技巧可帮助用户从不同维度深入挖掘文献。

Beyond keyword search, these advanced techniques help explore literature from different angles.

引文追溯策略 / Citation Tracing

从一篇已知的高质量文献出发，通过其元数据向外扩展，形成文献网络。

Start from a known high-quality paper and expand outward through its metadata.

| 追溯方向 / Direction | 操作方式 / Method | 适用场景 / Scenario | |------|------|------| | 作者追踪 / Author Trace | 用文献的 Creator（作者）字段检索：A=作者名 | 追踪该领域核心研究者团队的全部成果 | | 期刊溯源 / Journal Trace | 用 Source_Name（期刊名）作为 P= 字段检索：P=期刊名 AND K=相关主题词 | 锁定高水平期刊中该领域的全部论文 | | 机构扩展 / Institution Trace | 用 Creator_Organ（作者机构）作为 O= 字段检索 | 了解该机构在相关领域的整体研究布局 | | 参考文献反向查 / Reference Back-search | 提取高质量文献中的参考文献标题，用 T= 逐一检索验证 | 确认引用的文献是否在数据库中存在，构建引用网络 | | 引用链追踪 / Citation Chain | 用 Subject_CNLIB 或 Subject_CNEDU 分类号扩大范围：L=分类号 OR C=分类号 | 在相同分类号下发现更多相关文献 |

技巧 / Tip： 引文追溯是提升检索质量的高效方法——从一篇你确认的高质量文献出发，追踪其作者、期刊、机构、分类号，比你盲目换关键词搜索更精准。

分类号体系利用 / Classification-based Search

中国图书馆分类法（CLC）和教育部学科分类是两个互补的文献组织体系，利用分类号检索可以绕过关键词歧义问题。

CLC and Education Ministry classification codes provide keyword-ambiguity-free search.

中图分类号（L=）/ CLC Codes:

| 大类 / Category | 分类号 / Code | 覆盖领域 / Coverage | |------|------|------| | 数理科学和化学 / Math & Chemistry | O | O1 数学 / O3 力学 / O4 物理学 / O6 化学 / O413 量子论 | | 医药、卫生 / Medicine | R | R1 预防医学 / R2 中国医学 / R5 内科学 / R9 药学 | | 工业技术 / Industrial Tech | T | TB 一般工业 / TD 矿业 / TE 石油 / TF 冶金 | | 自动化、计算机 / Automation & CS | TP | TP18 人工智能 / TP3 计算技术 / TP391.1 文字信息处理 / TP393 计算机网络 | | 化学工业 / Chemical Industry | TQ | TQ02 化工过程 / TQ46 制药 / TQ53 石油化工 | | 建筑科学 / Architecture | TU | TU1 建筑基础 / TU2 建筑设计 / TU9 地下建筑 | | 环境科学 / Environmental | X | X1 环境科学基础 / X5 环境污染 / X7 三废处理 |

学科分类号（C=）/ Education Codes:

| 学科门类 / Discipline | 分类号 / Code | 覆盖领域 | |------|------|------| | 哲学 / Philosophy | 0101 | 马克思主义哲学、中国哲学、逻辑学等 | | 经济学 / Economics | 0201 / 0202 | 理论经济学、应用经济学 | | 法学 / Law | 0301 | 法学理论、法律史、宪法学等 | | 理学 / Science | 07xx | 0701 数学 / 0702 物理学 / 0703 化学 / 0710 生物学 | | 工学 / Engineering | 08xx | 0802 机械 / 0809 计算机 / 0810 土木 / 0812 计算机科学与技术 / 0817 化工 | | 医学 / Medicine | 10xx | 1001 基础医学 / 1002 临床医学 / 1005 中医学 / 1007 药学 | | 管理学 / Management | 1201 / 1202 / 1204 | 管理科学、工商管理、公共管理 |

分类号 vs 关键词对比：

| 对比维度 / Dimension | 分类号检索 / Classification Search | 关键词检索 / Keyword Search | |------|------|------| | 准确性 / Accuracy | 高（分类号唯一，无歧义） | 中（同义词/多义词干扰） | | 查全率 / Recall | 高（同一分类号下全部文献） | 中（依赖关键词扩展质量） | | 灵活性 / Flexibility | 低（需预知分类号） | 高（自然语言即可） | | 适用场景 / Best For | 已知学科领域、浏览式探索 | 具体主题检索、跨学科搜 |

技巧 / Tip： 当关键词检索结果方向偏移时，切换到分类号检索往往能精准归位。例如 U=神经网络 可能返回大量生物学（神经科学）文献，而 L=TP183（人工神经网络）则精准锁定计算机领域。

字段选择策略矩阵 / Field Selection Matrix

不同字段对应不同的检索精度和范围，选择合适的字段是检索策略的核心。

Each field offers different precision and coverage. Field choice is central to search strategy.

| 字段 / Field | 精度 / Precision | 覆盖 / Coverage | 最佳场景 / Best For | 避坑 / Watch Out | |------|------|------|------|------| | U= 全部字段 / All Fields | ★☆☆☆☆ 低 | ★★★★★ 最高 | 宽泛探索、不确定性、跨领域 | 噪声大，需配合结果数量自适应策略 | | K= 关键词 / Keyword | ★★★☆☆ 中 | ★★★★☆ 高 | 常规检索（默认）、平衡查全查准 | 依赖关键词扩展质量；缩写易漏检 | | T= 题名 / Title | ★★★★★ 最高 | ★★☆☆☆ 低 | 精准匹配、已知论文标题、引用确认 | 查全率最低，容易漏检 | | A= 作者 / Author | ★★★★☆ 高 | ★★☆☆☆ 低 | 追踪特定研究者、专家检索 | 中英文名写法差异（Zhang San vs San Zhang） | | O= 机构 / Organization | ★★★☆☆ 中 | ★★★☆☆ 中 | 了解机构研究布局、学校/企业检索 | 机构名可能有多种表述（清华 vs Tsinghua） | | P= 出版物 / Publication | ★★★★☆ 高 | ★★★☆☆ 中 | 限定高质量期刊/会议、学科追踪 | 需知道准确出版物名称 |

组合选择原则 / Combination Principles:

探索 / Exploration → U= + 分类号 L= 或 C=
调研 / Survey → K= + 适度扩展 + 基础 FilterRule
溯源 / Tracing → T= 或 A= + P= 或 O=
引用 / Citation → T= 精确匹配 + A= 确认作者

结果展示规范 / Result Display Standards

检索结果列表以编号列表形式展示，每篇文献包含：

Search result list as numbered items:

序号 / #：便于用户引用（如"查看第3篇"）/ For easy reference
核心收录标注 / Core Journal Badge：如 [SCI一区] [EI] [CSSCI] [北大核心]（经联网查询确认后标注，无标注则为普通期刊）
标题 / Title
作者 / Author(s)（Creator）
来源出版物 / Source（Source_Name）
出版日期 / Published Date（Date_Publish）
摘要 / Abstract（Description，截取前200字 / first 200 chars）
文献ID / Article ID（Identifier，用于查看详情或下载 / for detail or download）

文献详情在用户查看某篇文献详情时，额外展示：

Additional detail view fields:

DOI（Identifier_DOI）
核心收录 / Core Indexing（Description_Core，如 "EI;SCI;CSSCI;CSCD;BDHX"）
原始数据库链接 / Source Database Links（Source 数组，展示每个来源的数据库名称和链接，如维普"中文期刊服务平台"）
SmartLib 详情页 / SmartLib Detail Page（Identifier_DetailURL）
基金资助 / Funding（Description_Fund）
页码 / Page Range（Description_PageInfo）

结果按「结果智能排序」策略排列，核心收录文献和相关性高的文献排在前面。

Results ranked by smart ranking strategy.

展示后主动提示用户：

Post-display prompts:

"输入文献编号可查看详情 / Enter article number to view detail"
"中文期刊文献支持全文下载 / Chinese journal articles support full-text download"
"如需更多结果，可以说'下一页' / Say 'next page' for more results"
若结果较少，按「结果数量自适应策略」主动提供建议

检索结果质量判断 / Result Quality Assessment

展示检索结果时，应帮助用户快速判断每条文献的质量和可信度。以下为评估维度：

Help users quickly assess result quality and credibility with these dimensions:

质量评估维度 / Quality Dimensions

| 维度 / Dimension | 判断依据 / Indicator | 高 / High | 中 / Medium | 低 / Low | |------|------|------|------|------| | 来源可信度 / Source Credibility | 出版物声誉、数据库来源 | SCI/SSCI/EI 收录期刊 | 北大核心/CSCD/CSSCI | 普通期刊/预印本 | | 时效性 / Recency | 出版年份 | 近 2 年（适用于技术类选题） | 2-5 年 | 5 年以上（若领域无重大更新） | | 核心收录 / Core Indexing | Description_Core 字段 | SCI一区/SSCI一区 | EI/CSCD/CSSCI | 无收录 | | 被引潜力 / Citation Potential | 期刊影响因子、会议级别 | CCF-A / SCI一区 | CCF-B / SCI二区 | 普通会议/期刊 | | 相关性 / Relevance | 标题+摘要匹配度 | 题名完全匹配 | 关键词部分匹配 | 仅泛泛相关 |

注意 / Note： 时效性需结合领域判断。计算机/AI 领域 2 年前的论文可能已过时，数学/物理基础理论则 10 年前的经典文献仍有引用价值。 Recency depends on field: 2-year-old CS paper may be outdated, while a 10-year-old math proof remains citable.

核心收录标注解读 / Core Indexing Guide

检索结果中的核心收录标注（如 [SCI一区] [CSSCI] [北大核心]）是文献质量的重要信号：

| 标注 / Badge | 全称 / Full Name | 含义 / Meaning | 权重 / Weight | |------|------|------|------| | [SCI一区] | Science Citation Index Q1 | 国际顶级期刊（影响因子前 25%） | ★★★★★ 最高 | | [SCI二区] | SCI Q2 | 国际高水平期刊（影响因子 25%-50%） | ★★★★☆ 高 | | [SSCI] | Social Sciences Citation Index | 社会科学国际核心期刊 | ★★★★★ 最高 | | [EI] | Engineering Index | 工程领域国际核心收录 | ★★★★☆ 高 | | [CSSCI] | 中文社会科学引文索引（南大核心） | 国内社科领域顶级期刊 | ★★★★☆ 高 | | [CSCD] | 中国科学引文数据库 | 国内自然科学核心期刊 | ★★★☆☆ 中高 | | [北大核心] | 北京大学核心期刊目录 | 国内综合性核心期刊 | ★★★☆☆ 中 | | [CCF-A] | 中国计算机学会 A 类会议/期刊 | 计算机领域顶会/顶刊 | ★★★★★ 最高 |

用户自检清单 / User Quality Checklist

在引用或深入阅读文献前，建议用户快速核对：

Before citing or deep-reading:

[ ] 来源：发表在什么期刊/会议上？是否为核心收录？/ Which journal/conference? Core indexed?
[ ] 时效：出版年份是什么？对当前领域是否足够新？/ Published when? Still current for this field?
[ ] 作者：作者是否是该领域的活跃研究者？/ Are the authors active researchers in this field?
[ ] 相关性：标题和摘要是否与我的研究问题直接相关？/ Does the title/abstract directly relate to my research question?
[ ] 可获取性：是中文期刊（可下载全文）还是全球文献（仅元数据）？/ Chinese journal (downloadable) or global (metadata only)?

检索结果示例 / Search Result Example

以下是一个完整的检索→展示→详情交互示例，展示实际输出格式。

A complete example showing search → display → detail interaction.

用户输入 / User Query： "帮我找几篇关于知识图谱的论文 / Find papers about knowledge graphs"

系统处理流程 / Processing：

关键词扩展：知识图谱 → knowledge graph, KG, 语义网络, semantic network
构建检索式：(K=知识图谱 OR K=knowledge graph OR K=KG)
选择接口：接口4（全球检索，覆盖面更全）
执行检索 → 获取结果 → 并行查询核心收录 → 智能排序

输出展示 / Output Display：

为您找到 12,345 篇相关文献，以下是 Top 5（按核心收录与相关性排序）：

| # | 收录 | 标题 | 作者 | 来源 | 年份 | 文献ID | |---|------|------|------|------|------|--------| | 1 | [SCI一区] | A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications | Ji S, Pan S, Cambria E, et al. | IEEE TNNLS | 2022 | WOS:0007... | | 2 | [CCF-A] | Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications | Wang Q, Mao Z, Wang B, et al. | IEEE TKDE | 2017 | WOS:0004... | | 3 | [CSSCI] | 知识图谱研究综述 | 刘峤, 李杨, 段宏等 | 计算机研究与发展 | 2016 | 1031607548321 | | 4 | - | 知识图谱构建技术综述 | 徐增林, 盛泳潘, 贺丽荣等 | 电子科技大学学报 | 2016 | 1031607548322 | | 5 | - | Knowledge Graphs | Hogan A, Blomqvist E, Cochez M, et al. | ACM Computing Surveys | 2022 | WOS:0008... |

💡 输入编号查看详情（如"查看第1篇"）/ Enter number to view detail 💡 中文期刊（编号以 1 开头的）支持全文下载 / Chinese journal articles support full-text download 💡 输入"下一页"获取更多结果 / Say "next page" for more

错误处理 / Error Handling

错误处理必须给出具体可操作的解决方案，而非泛泛提示。网络波动时自动重试。

Errors must produce actionable solutions, not generic hints. Auto-retry on network issues.

自动重试策略 / Auto-Retry Strategy

遇到网络暂态错误（连接超时、DNS 解析失败、临时 5xx）时，自动重试：

最多重试 3 次
间隔：1s → 2s → 4s（指数退避）
3 次均失败后，向用户报告：原因 + 已尝试次数 + 建议等待时长 + 手动排查选项

Auto-retry on transient network errors: max 3 attempts with 1s/2s/4s exponential backoff. Report cause + attempts + suggested wait time after all fails.

错误码处理表 / Error Code Handling

| 状态码 / Code | 含义 / Meaning | 具体处理步骤 / Handling Steps | |------|------|------| | 401 | Token 无效或过期 / Expired | 1. 清除缓存 Token 2. 静默重新获取（Code→Token 两步骤）3. 用新 Token 重试请求 4. 若仍失败，提示"认证失败，请检查 APPID/APPSECRET 是否正确" | | 403 | 权限不足 / Forbidden | 提示"当前凭证无此接口权限，请确认：1) API 套餐是否已开通此接口 2) 凭证是否已激活 3) 如需帮助，联系 vipsmart@vipslib.com" | | 429 | 请求频率超限 / Rate Limited | 1. 等待 5 秒后自动重试 2. 若连续 429，提示"请求频率过高，建议间隔 10 秒后再试，或联系 vipsmart@vipslib.com 提升配额" | | 499 | 参数错误 / Bad Request | 打印请求体，检查：1) Rule 语法是否正确（运算符大写、有空格）2) FilterRule 字段代码是否有效 3) PageSize 是否在 20-1000 范围内 | | 500/502/503 | 服务端错误 / Server Error | 1. 自动重试（指数退避 3 次）2. 全部失败后提示"SmartLib 服务暂时不可用，通常 5 分钟内恢复。如持续不可用，请联系 vipsmart@vipslib.com" | | 网络超时 / Timeout | 请求无响应 | 1. 自动重试（指数退避 3 次）2. 全部失败后提示"网络连接超时，请检查：1) 本机网络是否正常 2) 是否可访问 data.smart.vipslib.com 3) 如使用代理/VPN，尝试关闭后重试" | | 无结果 / No Results | API 返回空列表 | 按「少结果智能扩展策略」自动提供 5 种扩展建议（上位词/机构/学科分类/放宽条件/关键词拆分），询问用户要尝试哪种 | | 凭证缺失 / Missing Credentials | 环境变量未设置 | 触发 Step 0 凭证检测与申请流程 |

用户自助排查指引 / Self-help Troubleshooting

若错误反复出现，引导用户按以下顺序排查：

访问 https://data.smart.vipslib.com 确认服务可达
执行 /config get SMARTLIB_APPID 检查凭证是否配置
检查 API 套餐余量：用 Token 请求时注意 tokenExpiredAt 过期时间
若以上均正常，提供完整错误日志给用户，复制发送至 vipsmart@vipslib.com

If errors persist:

Check service reachability at data.smart.vipslib.com

Verify credentials with /config get

Check token expiry

Send full error log to vipsmart@vipslib.com

常见问题（FAQ）/ Frequently Asked Questions

以下覆盖使用中最常遇到的问题及具体解决方案。

Common issues and concrete solutions.

| 问题 / Question | 答案 / Answer | |------|------| | 检索不到想要的论文怎么办？ / No relevant results? | 1. 去掉过滤条件（如时间、文献类型限制）扩大范围 2. 尝试上位词（如"深度学习"→"机器学习"）3. 用英文关键词在接口4（全球检索）再试一次 4. 用 U=（全部字段）替代 T=（仅题名）5. 若以上均无结果，该方向可能文献较少，系统会提供邻近方向建议 | | 全文下载失败怎么办？ / Full-text download failed? | 1. 仅中文期刊（接口1结果）支持全文下载，确认文献来自接口1 2. 部分中文期刊无全文授权（可查看详情中的 Source 字段确认来源数据库）3. 下载接口返回的 URL 有时效性（约 10 分钟），过期需重新调用接口3 | | Token 多久过期？如何避免频繁获取？ / Token expiry? | Access Token 有效期 30 秒（由 tokenExpiredAt 字段标示），Refresh Token 有效期 2 小时。系统自动管理刷新——同批次 API 调用复用 Token，过期后静默刷新，用户无需手动操作。 | | API 返回结果和预期不符？ / API returns unexpected results? | 1. 检查 Rule 语法：运算符必须大写且两边有空格（AND 不是 and）2. 中英文混合关键词建议分接口检索再合并 3. 查看 Subject_CNEDU 字段确认学科分类是否正确 | | 可以一次查多少条结果？ / How many results per query? | PageSize 支持 20-1000。建议单次不超过 100 条以保证响应速度。总结果数见 Data.Total 字段，可通过翻页获取更多。 | | 请求频率有限制吗？ / Are there rate limits? | 有限制但未公开具体数值。遇到 429 错误时等待 5-10 秒后重试。高频批量检索建议联系 vipsmart@vipslib.com 提升配额。 | | 英文文献能不能下全文？ / Can I download English papers? | 不能。全文下载仅限中文期刊文献（接口1数据源授权范围）。全球文献检索（接口4）只提供元数据（标题、摘要、来源等），不提供全文。这是授权限制，非技术问题。 | | "写文献综述"和"查文献"有什么区别？ / Difference between review search and paper search? | "写文献综述"通常需要更全的覆盖范围（多次检索+合并），系统会自动用宽泛的上位词检索、去重、按主题聚类；"查文献"则精准匹配用户给的关键词。前者适合开题/综述场景，后者适合单篇确认。 | | 如何确认某篇论文是否被 SCI/EI/CSSCI 收录？ / How to verify core journal indexing? | 详情接口的 Description_Core 字段会标注核心收录（如 "SCI;EI;CSSCI;CSCD;BDHX"）。若字段为空，表示未被核心目录收录。系统展示时会自动标注。 | | API 配置后仍然报凭证错误？ / Still getting credential errors after config? | 1. 确认 APPID 和 APPSECRET 无多余空格 2. 确认凭证已激活（新申请的凭证 1 个工作日内有效）3. 执行 /config get SMARTLIB_APPID 验证值正确 4. 检查是否在正确的会话/终端中配置 |

API 调用注意事项 / API Call Notes

Token 响应格式兼容 / Token Response Compatibility：认证接口响应已从旧版 Data 变更为小写 data，字段从 AccessToken 变更为 token。解析响应时必须兼容两种格式：先尝试 response["data"]["code"] / response["data"]["token"]，若不存在则回退到 response["Data"] / response["Data"]["AccessToken"]。
检索结果数据路径 / Result Data Path：检索返回的列表字段为 Data.List（不是 Items），解析时先尝试 List，回退 Items。
Source 字段需详情接口获取 / Source via Detail API：检索列表中 Source 为空数组，展示原始数据库链接需调用详情接口。

注意事项 / Notes

检索策略遵循三级分级体系：默认平衡策略，综述自动切换宽检索，引用自动切换窄检索 / Strategy follows 3-tier system: balanced by default, broad for reviews, narrow for citations
检索→评估→调整→再检索是核心工作流。首次检索后自动评估结果质量，必要时调整策略重新检索 / The search→evaluate→adjust→refine cycle is the core workflow
Access Token 有效期 30 秒（tokenExpiredAt），Refresh Token 2 小时（refreshTokenExpireAt），系统自动管理刷新 / Access Token 30s, Refresh Token 2h; auto-managed
全球文献检索（接口4）的文献仅提供元数据，部分无全文 / Global search (API 4) returns metadata only; full-text may not be available
中文期刊（接口1-3）支持全文下载，是核心优势，应优先推荐 / Chinese journals (API 1-3) support full-text — recommend first
PageSize 建议不超过100，避免响应过大 / PageSize ≤ 100 recommended
检索表达式中的运算符必须大写且两边有空格 / Operators must be uppercase with surrounding spaces
用户未指定文献类型时，默认同时检索期刊文献（TY=3）/ Default doc type: journal articles (TY=3)
英文关键词建议同时检索接口1和接口4以提高覆盖率 / Search both API 1 and API 4 for English keywords
展示文献详情时，务必从详情接口取 Source 字段并展示原始数据库链接（如维普），这是用户溯源的重要入口 / Always show Source links from detail API
引文追溯是提升检索质量的捷径：从一篇确认的高质量文献出发，追踪作者/期刊/机构/分类号 / Citation tracing from a confirmed high-quality paper is the fastest path to better results
分类号检索（L= / C=）可绕过关键词歧义，适合浏览式探索和学科归位 / Classification search bypasses keyword ambiguity for browsing and domain scoping

版本历史 / Changelog

| 版本 / Version | 日期 / Date | 变更 / Changes | |------|------|------| | 1.6 | 2026-05-25 | 检索方法论全面升级 / Search Methodology Overhaul：新增「检索策略分级体系」（宽检索高查全/窄检索高查准/平衡策略+决策表）；完整工作流升级为迭代循环（检索→评估→调整→再检索）；「少结果智能扩展」升级为双向「结果数量自适应策略」（新增结果过多收缩策略）；新增「高级检索技巧」（引文追溯、分类号体系利用、字段选择策略矩阵）；新增「检索结果质量判断」（来源可信度、时效性、核心收录解读、自检清单）；触发意图区分表新增学术写作引用场景。Added 3-tier search strategy hierarchy; iterative search workflow; bidirectional adaptive result strategy; advanced techniques (citation tracing, classification search, field selection matrix); result quality assessment; new trigger intents for academic writing. | | 1.5 | 2026-05-22 | Token 有效期修正 / Token TTL Correction：实测 Access Token 有效期 30 秒（非 1-2 小时），Refresh Token 2 小时；更新缓存策略描述、FAQ、能力边界表中所有 Token 有效期引用。Corrected Access Token TTL from "~1-2h" to actual 30s; Refresh Token 2h. Updated all references. | | 1.4 | 2026-05-22 | 数据范围更新 / Data Coverage Update：元数据总量更新为 12.28 亿条，新增核心文献类型存量详细拆分（期刊7.19亿/专利2.15亿/会议7155万/学位2473万/标准268万），新增其他资源品类、更新频率（期刊每日更新、年度新增5000万+）。Updated total to 1.228B records with detailed type breakdown; added other resource types and update frequency. | | 1.3 | 2026-05-22 | SkillHub 评测优化 / Evaluation Optimization：新增 FAQ 章节（10 个高频问题）；错误处理增强（具体解决方案 + 指数退避自动重试 + 自助排查指引）；新增能力边界与触发意图区分章节；新增检索结果展示示例。Added FAQ (10 Q&A); enhanced error handling with auto-retry + self-help guide; capability boundaries + trigger intent differentiation; search result example. | | 1.2 | 2026-05-22 | 性能优化 / Performance Optimization：Token 缓存复用策略（避免每次检索重复获取）；关键词扩展并行搜索；核心收录并行查询 + 去重优化。Token caching & reuse; parallel keyword expansion; parallel core journal lookups with deduplication. | | 1.1 | 2026-05-22 | 中英双语 + API Key 文档对齐：全文中英双语标注，新增 Pre-flight Checklist，API 凭证流程增加在线申请 URL（vipslib.com/apply.html），三选项引导。Bilingual EN/CN throughout; Pre-flight Checklist; online application URL. | | 1.0 | 2026-05-19 | 初始定版。Initial release. |

全球12亿文献知识库（8千万中文期刊可下载）

中外文学术文献检索服务 / Academic Literature Search Service

⚡ 启动前必须执行 / Pre-flight Checklist（每次调用都必须执行）

核心能力 / Core Capabilities

能力边界 / Capability Boundaries

支持的功能 / Supported

不支持的功能 / Not Supported

使用限制 / Limitations

触发意图区分 / Trigger Intent Differentiation

数据范围 / Data Coverage

核心文献类型存量规模 / Core Literature Type Inventory

其他资源品类 / Other Resource Types

更新频率 / Update Frequency

可检索数据集 / Searchable via API

环境配置 / Environment Configuration

Token 获取与缓存策略 / Token Acquisition & Caching

Token 缓存复用流程 / Cached Token Reuse

Token 获取步骤 / Token Acquisition Steps（缓存未命中时执行 / Only when cache miss）

Step 1: 获取 code / Get Code

Step 2: 获取 Token / Get Token

检索接口选择策略 / Search Interface Selection

检索策略分级体系 / Search Strategy Hierarchy

策略选择决策表 / Strategy Selection Matrix

宽检索（高查全率）/ Broad Search (High Recall)

窄检索（高查准率）/ Narrow Search (High Precision)

平衡策略（默认）/ Balanced Strategy (Default)

策略切换信号 / Strategy Switch Signals

可用接口 / Available Interfaces

1. 中文期刊文献检索 / Chinese Journal Search

2. 中文期刊文献详情 / Chinese Journal Detail

3. 中文期刊文献下载 / Chinese Journal Download

4. 全球文献检索 / Global Literature Search

5. 全球文献详情 / Global Literature Detail

使用指南 / Usage Guide

Step 0：凭证检测与申请流程 / Credential Check & Application

0.1 检测凭证 / Check Credentials

0.2 互动申请引导 / Interactive Application Guide

0.3 用户选择后的处理 / Handling User Selection

选择"立即申请API凭证" / "Apply Now"

0.4 生成并发送申请邮件 / Generate & Send Application Email

选择"我有凭证，直接配置" / "Configure Existing"

选择"先了解功能" / "Learn About Features"

0.5 申请状态追踪 / Application Status Tracking

完整工作流 / Complete Workflow

关键词智能扩展（联网）/ Smart Keyword Expansion

结果智能排序 / Smart Result Ranking

结果数量自适应策略 / Adaptive Result Strategy

结果过少（< 5 篇）— 宽化扩展 / Too Few Results — Expand

结果过多（> 500 条或相关性差）— 窄化收缩 / Too Many Results — Contract

提示话术模板 / Suggestion Template

自然语言转检索表达式示例 / NL-to-Query Examples

高级检索技巧 / Advanced Search Techniques

引文追溯策略 / Citation Tracing

分类号体系利用 / Classification-based Search

字段选择策略矩阵 / Field Selection Matrix

结果展示规范 / Result Display Standards

检索结果质量判断 / Result Quality Assessment

质量评估维度 / Quality Dimensions

核心收录标注解读 / Core Indexing Guide

用户自检清单 / User Quality Checklist

检索结果示例 / Search Result Example

错误处理 / Error Handling

自动重试策略 / Auto-Retry Strategy

错误码处理表 / Error Code Handling

用户自助排查指引 / Self-help Troubleshooting

常见问题（FAQ）/ Frequently Asked Questions

API 调用注意事项 / API Call Notes

注意事项 / Notes

版本历史 / Changelog