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科研文献工具箱 ChenSheg/knowledge-from-literature-and-bilibili

DeepSeek Harness
ChenSheg112 天前有提交已提供中文文档扫描:无法判定

检索下载文献、解析 PDF,并把 B 站视频转成文稿

24.8/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add ChenSheg/knowledge-from-literature-and-bilibili
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:已验证
是什么
dsh 原生插件 · platform
装得上吗
本站已真实安装成功
非静态推断
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 112 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。

  • · 包内无可扫 JS
  • · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
扫描于 2026/11/3(0 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
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功能亮点

  • 检索下载文献
  • 解析PDF
  • 视频转文稿

文献搜索与分析工具箱

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
research-skills · 科研工具箱 一组面向科研工作流的实用 CLI 工具 / Agent Skills:文献检索 · 文献下载(含正式刊模式)· PDF 解析 · B站视频转写。 零依赖或轻依赖,开箱即用;既可命令行直接跑,也可被 Claude Code / Codex 等 Agent 当作 Skill 调用。 English abstract 功能一览 | Skill | 作用 | 核心依赖 | 入口脚本 | | literature-search | 多源文献检索(PubMed / arXiv / Europe PMC / Crossref / Semantic Scholar),跨源去重,导出 CSV + JSON | 无(纯标准库) | scripts/search.py | | literature-download | 按 DOI / arXiv / PMID / PMCID 下载 PDF;默认走开放获取多源回退,--formal 模式可经机构访问取付费墙正式刊 | 无(纯标准库) | scripts/download.py |
展开完整文档(README 剩余 1 节)
research-skills · 科研工具箱

一组面向科研工作流的实用 CLI 工具 / Agent Skills:文献检索 · 文献下载(含正式刊模式)· PDF 解析 · B站视频转写。
零依赖或轻依赖,开箱即用;既可命令行直接跑,也可被 Claude Code / Codex 等 Agent 当作 Skill 调用。

English abstract

功能一览

| Skill | 作用 | 核心依赖 | 入口脚本 |
| literature-search | 多源文献检索(PubMed / arXiv / Europe PMC / Crossref / Semantic Scholar),跨源去重,导出 CSV + JSON | 无(纯标准库) | scripts/search.py |
| literature-download | 按 DOI / arXiv / PMID / PMCID 下载 PDF;默认走开放获取多源回退,--formal 模式可经机构访问取付费墙正式刊 | 无(纯标准库) | scripts/download.py |
| literature-parse | PDF → Markdown / 文本 / JSON,自动提取标题、作者、摘要、章节;扫描件推荐 MinerU | PyMuPDF(已装)/ 可选 pymupdf4llm、MinerU | scripts/parse.py |
| bilibili-transcript | B站视频取字幕(WBI 签名)/ 官方 AI 文稿(conclusion/get,需 SESSDATA)/ whisper 兜底,导出 TXT + SRT | 无 / 可选 yt-dlp + faster-whisper + PyAV | scripts/bili_transcript.py |

目录结构

research-skills/
├── README.md # 本文件 ├── ENV.md # 本机环境约定(个人备忘,可删/可忽略) ├── LICENSE # MIT ├── requirements-optional.txt# 可选依赖(仅 whisper / pymupdf4llm 等增强功能需要) ├── literature-search/ │ ├── SKILL.md │ └── scripts/search.py ├── literature-download/ │ ├── SKILL.md │ └── scripts/download.py ├── literature-parse/ │ ├── SKILL.md │ └── scripts/parse.py └── bilibili-transcript/ ├── SKILL.md └── scripts/bili_transcript.py

环境要求

- Python 3.8+(检索 / 下载 / B站取字幕三条主路径均为纯标准库,无需 pip install)。
- 可选增强依赖(仅特定功能需要),见 requirements-optional.txt:
- yt-dlp + faster-whisper + av(PyAV):B站 whisper 兜底转写(PyAV 解码音频,无需 ffmpeg.exe)。
- pymupdf / pymupdf4llm:文献解析的高精度 Markdown 后端。
- mineru[core]:扫描件 / 复杂公式表格的 SOTA 解析(独立工具,脚本会引导)。

本仓库作者自用环境的固定约定(解释器路径、conda 环境、VPN 等)记录在 ENV.md,属个人备忘,开源使用时可忽略或按自己的环境改写。

快速开始

0) (可选)装增强依赖
pip install -r requirements-optional.txt

PY=python # 或你自己的 python3 解释器

1) 检索 -> CSV/JSON $PY literature-search/scripts/search.py "berberine multidrug resistance" --limit 50 --out ./lit

2) 下载 PDF(默认开放获取;付费墙用 --formal 走机构访问) $PY literature-download/scripts/download.py --csv ./lit.csv --email you@example.com --out ./pdfs
$PY literature-download/scripts/download.py --id 10.1038/s41586-026-10689-z --formal \
--cookie-file ./cookies.txt --out ./pdfs

3) 解析 PDF -> Markdown + 元数据 $PY literature-parse/scripts/parse.py ./pdfs --out ./parsed

4) B站视频转写(带 SESSDATA 拿官方 AI 全文) $PY bilibili-transcript/scripts/bili_transcript.py BV1kKNg62EgT --sessdata "" --out ./bili

各 Skill 详解

每个子目录都有独立的 SKILL.md,含完整参数、输出格式、依赖与提示。下面仅给要点,详细以各 SKILL.md 为准。

literature-search
跨 5 个数据源一键检索,按 DOI/PMID/标题去重,导出 .csv(UTF-8-BOM,Excel 直接打开)与 .json。支持 --sources、--limit、--year-from。

literature-download
- 开放获取模式(默认):对每篇依次尝试 arXiv → Unpaywall → Europe PMC OA → PubMed Central,命中即停;付费墙标记为 [fail]。
- 正式刊模式(--formal):解析 DOI 到出版社落地页,自动发现 PDF 链接,用你的机构会话 Cookie 下载付费墙 PDF。需先连机构 VPN + 在浏览器登录(如 ZJU 的 aTrust VPN + CARSI/ZJU SSO),再把该域名 Cookie 通过 --cookies "a=b; c=d" 或 --cookie-file cookies.txt(Netscape 格式)传入。未登录时自动回退到 OA 链。

literature-parse
自动择优后端:pymupdf4llm(版式感知 Markdown)→ fitz(纯文本 + 启发式标题)。每篇输出 .md/.txt 与 .meta.json(标题/作者/页数/摘要/章节/字符数)。扫描件 / 复杂公式推荐 MinerU。

bilibili-transcript
三条路径自动衔接(命中即止):① WBI 签名的官方/AI CC 字幕;② conclusion/get 官方 AI 文稿(传 --sessdata 即可零模型下载拿到全文,首选);③ yt-dlp + faster-whisper 兜底。输出 TXT + SRT。

正式刊模式与机构访问(Formal-journal mode)

很多顶刊(Nature / NMI / Elsevier / Wiley / ACS …)是付费墙。本工具默认只取合法免费的 OA 版本。若你拥有机构订阅:

1. 连接校园 VPN(如 ZJU 的深信服 aTrust 客户端),并通过 CARSI / 学校 SSO 在浏览器登录出版社;
2. 用浏览器扩展(如 Get cookies.txt LOCALLY)导出该出版社域名的 Cookie(Netscape 格式)或复制 Cookie 字符串;
3. 运行 download.py --id --formal --cookie-file cookies.txt。

脚本会自动解析 DOI → 出版社落地页 → 发现 PDF 链接 → 带 Cookie 下载;取回的是登录墙 HTML 时会提示你未登录并回退 OA。仅下载你有权访问的 PDF,遵守出版社条款。

在 Agent / Codex 中使用

本仓库的每个子目录都是自包含的一个 Skill:SKILL.md 含 YAML frontmatter(name / description / version / license)+ 正文用法,脚本在 scripts/ 下、零/轻依赖、可直接运行。

- Claude / CodeBuddy 类:将本仓库放入 skills 目录(如 ~/.workbuddy/skills/ 或项目 .workbuddy/skills/),Agent 会自动读取 SKILL.md 并按其中的命令调用脚本。
- Codex / 通用 Coding Agent:直接让 Agent 阅读对应 SKILL.md 与脚本头部 docstring 即可理解用法;所有命令均为 python /scripts/.py [参数] 形式,无需额外配置。
- 每个 SKILL.md 的 description 字段已用英文/中文写明「何时使用」,便于 Agent 检索路由。

许可证

MIT。文献检索/下载请遵守各数据源与出版社的使用条款,仅用于合法的研究与学习用途。

research-skills 是一组用于研究工作流的小型 CLI 工具 / agent 技能集合:文献检索、PDF 下载(含通过机构访问获取付费墙 PDF 的正式刊模式)、 PDF 解析,以及 Bilibili 视频转录。 大多数路径为纯 Python 标准库(无需 pip install)。每个子文件夹都是一个自包含的技能,包含 SKILL.md(YAML frontmatter + 用法)以及 scripts/ 下可运行的脚本,因此它们既可用于命令行,也可作为 Claude Code / Codex 等 agent 的技能使用。

亮点:
- literature-search:检索 PubMed/arXiv/Europe PMC/Crossref/Semantic Scholar,去重,导出 CSV+JSON。
- literature-download:按 DOI/arXiv/PMID/PMCID 的 OA 回退链;--formal 模式使用你的机构会话 Cookie(需 VPN + SSO)获取付费墙出版社 PDF。
- literature-parse:PDF → Markdown/文本/JSON,并提取摘要与章节(pymupdf4llm/fitz;扫描件用 MinerU)。
- bilibili-transcript:Bilibili 视频 → TXT/SRT,通过 CC 字幕、官方 AI 转录 API(conclusion/get,需要 SESSDATA),或 yt-dlp + faster-whisper 兜底。

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