paper-lookup
von K-Dense-AIpaper-lookup ist ein Recherche-Tool für Academic Research, mit dem Sie wissenschaftliche Paper, Preprints, Zitate, DOI/PMID-Treffer, Abstracts, Volltexte und Open-Access-Kopien über 10 akademische Datenbanken finden. Nutzen Sie es für paper-lookup, wenn Sie zuerst die passende Quelle brauchen und nicht einfach eine allgemeine Websuche. Der paper-lookup-Leitfaden verweist auf PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv und Unpaywall.
Dieses Skill erreicht 84/100 und ist damit ein solider Kandidat für das Verzeichnis. Es unterstützt klar einen echten wissenschaftlichen Recherche-Workflow über 10 akademische Datenbanken, mit genug endpoint-spezifischer Anleitung und Trigger-Sprache, sodass ein Agent es mit deutlich weniger Rätselraten einsetzen kann als einen generischen Prompt.
- Stark auslösbar: Das Frontmatter sagt ausdrücklich, dass es für die Papersuche, DOI/PMID-Abfragen, Abstracts, Volltexte, Open Access, Preprints, Zitationsgraphen und Autorensuchen verwendet werden soll.
- Operativ nützlicher Workflow: SKILL.md beschreibt einen klaren Ablauf für die Auswahl von Datenbanken, das Lesen von Referenzdateien, das Ausführen von API-Aufrufen und das Zurückgeben von Ergebnissen, gestützt durch 10 datenbankspezifische Referenzdokumente.
- Gute Abdeckung wissenschaftlicher Quellen: Enthält wichtige Dienste wie PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv sowie OA-Prüfungen über Unpaywall.
- Es sind kein Installationsbefehl und keine Automatisierungsskripte enthalten; die Nutzung hängt daher davon ab, dass der Agent die Referenzdokumente und das plattformspezifische Fetch-Tool korrekt befolgt.
- Einige Datenbanken haben in den Referenzen wichtige Einschränkungen, etwa fehlende Stichwortsuche bei bioRxiv/medRxiv und die Authentifizierungspflicht von CORE für Volltexte, was den universellen Einsatz einschränkt.
Überblick über die paper-lookup-Skill
paper-lookup ist eine Research-Retrieval-Skill zum Finden wissenschaftlicher Artikel, Preprints, Zitationen, DOI-/PMID-Treffer, Abstracts und frei zugänglicher Volltexte über 10 akademische Datenbanken hinweg. Sie eignet sich besonders für Academic Research, wenn aus einem vagen Thema oder einer Kennung möglichst schnell und zuverlässig die passenden Paper-Quellen gefunden werden sollen.
Wofür paper-lookup gedacht ist
Nutze die paper-lookup-Skill, wenn die eigentliche Aufgabe nicht „das Web durchsuchen“ ist, sondern „den richtigen wissenschaftlichen Datensatz finden“. Sie hilft bei Themensuchen, Autorensuchen, DOI-/PMID-Lookups, Paper-Verifikation, Zitationsverfolgung und beim Auffinden von OA-Kopien oder Volltexten.
Wo paper-lookup am besten passt
Besonders stark ist sie dann, wenn breite Abdeckung und eine sinnvolle Datenbankauswahl gefragt sind: PubMed und PMC für biomedizinische Literatur, arXiv und bioRxiv/medRxiv für Preprints, Crossref für DOI-lastige Metadaten, OpenAlex für breite Recherche, Semantic Scholar für zitationsbewusste Suche, CORE für Volltexte aus Repositorien und Unpaywall für den OA-Status.
Die wichtigsten Unterschiede
Die paper-lookup-Skill ist kein generisches Prompt-Template. Ihr Wert liegt darin, zuerst die richtige Datenbank auszuwählen und dann Quellen zu kombinieren, wenn ein Index unvollständig ist. Das ist für Installationsentscheidungen rund um paper-lookup wichtig, weil viele Literaturaufgaben nicht an schlechter Formulierung scheitern, sondern daran, dass die falsche Datenbank verwendet wird.
So verwendest du die paper-lookup-Skill
Installation und Einstiegspunkt
Für die Installation von paper-lookup fügst du die Skill zu deinem Claude-Skills-Setup hinzu und startest dann mit SKILL.md. Das Repository ist um einen Workflow plus Referenzdateien herum aufgebaut, daher ist der schnellste Weg: zuerst die Hauptdatei der Skill lesen und danach nur die datenbankspezifischen Referenzen öffnen, die du tatsächlich brauchst.
Aus einer groben Anfrage eine nutzbare Suche machen
Die Verwendung von paper-lookup funktioniert am besten, wenn dein Prompt Ziel, Kennungstyp und – falls vorhanden – die bevorzugte Quelle nennt. Gute Eingaben sind zum Beispiel:
- „Find papers on long-COVID biomarkers, prioritize PubMed and OpenAlex.“
- „Look up DOI
10.1038/s41586-024-12345-xand return metadata plus OA status.“ - „Find the full text for this PMC article and cite the key methods section.“
Vermeide Formulierungen wie „recherchiere das“, außer du nennst zusätzlich Fachgebiet, Zeitraum oder ob du Papers, Preprints oder Volltexte suchst.
Die richtigen Dateien zuerst lesen
Ein praxistauglicher paper-lookup-Leitfaden beginnt mit diesen Dateien:
SKILL.mdfür den Workflow und die Logik zur Datenbankauswahlreferences/pubmed.mdfür die Suche in biomedizinischer Literaturreferences/pmc.mdfür biomedizinische Volltextereferences/crossref.mdfür DOI- und Publikationsmetadatenreferences/openalex.mdfür breite Recherche sowie Autor-/Werk-Suchereferences/unpaywall.mdfür die Prüfung auf Open-Access-Kopien
Lies references/arxiv.md, references/biorxiv.md oder references/medrxiv.md, wenn die Anfrage speziell auf Preprints zielt.
Workflow-Tipps, die das Ergebnis verändern
Verwende die Quelle, die zur Frage passt:
- Recherche: OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar
- Biomedizinische Abstracts und Indexierung: PubMed
- Volltext: PMC oder CORE
- OA-Verfügbarkeit: Unpaywall
- Preprints: arXiv, bioRxiv, medRxiv
Wenn das Ziel des Nutzers unklar ist, gib im Prompt die gewünschte Ausgabe vor, zum Beispiel: „return 5 relevant papers with title, year, DOI, and why each matched.“ Das reduziert irrelevante Treffer und macht die paper-lookup-Skill verlässlicher.
FAQ zur paper-lookup-Skill
Ist paper-lookup nur für Academic Research?
Nein. Sie ist besonders stark für Academic Research, hilft aber auch dann, wenn du einen DOI prüfen, eine Zitationsspur nachverfolgen oder einen Volltext zu einem in einem anderen Dokument genannten Paper finden musst.
Wann sollte ich paper-lookup nicht verwenden?
Verwende sie nicht für allgemeine Nachrichten, Patentrecherche oder lockere Websuche. Es ist eine paper-lookup-Skill, also am nützlichsten, wenn das Ziel eine wissenschaftliche Arbeit, ein Preprint oder ein Datenbankeintrag ist.
Warum nicht einfach einen normalen Prompt verwenden?
Ein normaler Prompt kann nicht zuverlässig die beste wissenschaftliche Quelle auswählen oder datenbankspezifische Einschränkungen sauber handhaben. paper-lookup ist die bessere Wahl, wenn die Eingabe eine Paper-Kennung, ein präzises Thema oder eine Aufgabe ist, die von Zitationsmetadaten, Abstract-Abruf oder OA-Status abhängt.
Ist sie anfängerfreundlich?
Ja, wenn du das Thema und die gewünschte Ausgabe benennen kannst. Einsteiger erzielen meist die besten Ergebnisse, wenn sie nach einer kleinen, klar abgegrenzten Menge an Papers fragen und eine Einschränkung hinzufügen, etwa „recent“, „open access“ oder „biomedical only“.
So verbesserst du die paper-lookup-Skill
Gib der Skill die richtige Suchform
Der größte Qualitätsgewinn entsteht durch eine klarere Suchform. Statt „papers about AI safety“ besser: „recent review papers on AI safety governance, exclude opinion pieces, prioritize peer-reviewed sources, and include DOI.“ So hat paper-lookup bessere Chancen, die richtigen Datenbanken auszuwählen und brauchbare Datensätze zurückzugeben.
Sage, welche Ausgabe du wirklich brauchst
Wenn du Papers vergleichen willst, fordere Felder an, die den Vergleich unterstützen: Titel, Jahr, Autoren, DOI, Venue, Abstract und OA-Link. Wenn du eine Zitation verifizieren willst, fordere exakt passende Metadaten an. Wenn du Volltext brauchst, sag das von Anfang an, damit die Skill zu PMC oder CORE routen kann statt nur Abstract-Indexe zu nutzen.
Achte auf typische Fehlerquellen
Der häufigste paper-lookup-Fehler ist, Recherche und Volltextabruf in einer vagen Anfrage zu vermischen. Ein weiterer ist, eine Preprint-Datenbank für eine rein journal-basierte Frage zu verwenden oder umgekehrt. Verbessere die Nutzung von paper-lookup, indem du diese Schritte trennst: zuerst den Datensatz finden, danach bei Bedarf Volltext oder OA-Status abrufen.
Nach dem ersten Durchlauf nachschärfen
Wenn die ersten Treffer zu breit sind, verfeinere nach Datum, Fachgebiet, Artikeltyp oder Quelle. Wenn die Treffer zu eng sind, entferne zu spezifische Begriffe und lass OpenAlex, Crossref oder Semantic Scholar die Suche weiter fassen. Für paper-lookup in Academic Research bringt der beste zweite Prompt oft eine einzige zusätzliche Einschränkung mit, nicht zehn.