paper-lookup
por K-Dense-AIpaper-lookup es una skill de recuperación de información para Investigación Académica, pensada para encontrar artículos científicos, preprints, citas, coincidencias de DOI/PMID, resúmenes, texto completo y copias de acceso abierto en 10 bases de datos académicas. Úsala para paper-lookup cuando necesites primero la fuente correcta, no una búsqueda web genérica. La guía de paper-lookup apunta a PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv y Unpaywall.
Esta skill obtiene 84/100, lo que la convierte en una candidata sólida para el directorio. Da soporte claro a un flujo real de búsqueda bibliográfica en 10 bases de datos académicas, con suficiente orientación específica por endpoint y lenguaje de activación como para que un agente la use con menos dudas que con un prompt genérico.
- Alta capacidad de activación: el frontmatter indica explícitamente que debe usarse para búsqueda de artículos, consultas DOI/PMID, resúmenes, texto completo, acceso abierto, preprints, grafos de citación y búsquedas por autor.
- Flujo de trabajo útil en la práctica: `SKILL.md` describe un proceso básico para elegir bases de datos, leer archivos de referencia, hacer llamadas a la API y devolver resultados, respaldado por 10 documentos de referencia específicos de cada base.
- Buen alcance sobre fuentes académicas: incluye servicios clave como PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv y comprobaciones de OA relacionadas con Unpaywall.
- No incluye comando de instalación ni scripts de automatización, así que su adopción depende de que el agente siga bien los documentos de referencia y la herramienta de obtención específica de la plataforma.
- Algunas bases de datos tienen restricciones importantes en la documentación, como que bioRxiv y medRxiv no ofrecen búsqueda por palabras clave y que CORE requiere autenticación para texto completo, lo que limita su uso como solución universal.
Resumen general de la skill paper-lookup
paper-lookup es una skill de recuperación de información para encontrar artículos académicos, preprints, citas, coincidencias de DOI/PMID, resúmenes y texto completo de acceso abierto en 10 bases de datos académicas. Es ideal para personas que hacen investigación académica y quieren una vía más rápida y fiable desde un tema vago o un identificador hasta las fuentes correctas del artículo.
Para qué sirve paper-lookup
Usa la skill paper-lookup cuando la tarea real no sea “buscar en la web”, sino “encontrar el registro académico correcto”. Sirve para búsquedas por tema, por autor, por DOI/PMID, verificación de artículos, rastreo de citas y localización de copias OA o del texto completo.
Dónde encaja mejor
Rinde mejor cuando necesitas cobertura amplia más lógica de elección de base de datos: PubMed y PMC para literatura biomédica, arXiv y bioRxiv/medRxiv para preprints, Crossref para metadatos con mucho peso de DOI, OpenAlex para descubrimiento amplio, Semantic Scholar para búsqueda con conciencia de citas, CORE para texto completo en repositorios y Unpaywall para comprobar el estado de acceso abierto.
Principales diferencias
La skill paper-lookup no es una plantilla genérica de prompt. Su valor está en elegir primero la base de datos adecuada y luego combinar fuentes cuando un índice no está completo. Eso importa para decidir si instalar paper-lookup, porque muchas tareas de literatura fallan por usar la base equivocada, no por una mala redacción.
Cómo usar la skill paper-lookup
Instalarla y punto de entrada
Para instalar paper-lookup, añade la skill a tu configuración de skills de Claude y empieza por SKILL.md. El repositorio está organizado alrededor de un solo flujo de trabajo más varios archivos de referencia, así que la ruta más rápida es leer primero el archivo principal de la skill y abrir después la referencia específica de la base de datos solo para las fuentes que realmente necesites.
Convertir una petición imprecisa en una consulta útil
El uso de paper-lookup funciona mejor cuando tu prompt menciona el objetivo, el tipo de identificador y la fuente preferida si ya tienes una. Buenos ejemplos:
- “Encuentra artículos sobre biomarcadores de COVID persistente, prioriza PubMed y OpenAlex.”
- “Busca el DOI
10.1038/s41586-024-12345-xy devuelve metadatos más el estado OA.” - “Encuentra el texto completo de este artículo de PMC y cita la sección de métodos clave.”
Evita prompts como “investiga esto” salvo que también especifiques el área, el rango de fechas o si quieres artículos, preprints o texto completo.
Leer primero los archivos correctos
Una guía práctica de paper-lookup empieza por estos archivos:
SKILL.mdpara el flujo de trabajo y la lógica de elección de base de datosreferences/pubmed.mdpara búsqueda de literatura biomédicareferences/pmc.mdpara artículos biomédicos a texto completoreferences/crossref.mdpara DOI y metadatos de publicaciónreferences/openalex.mdpara descubrimiento amplio y búsqueda de autor/obrareferences/unpaywall.mdpara comprobar copias de acceso abierto
Lee references/arxiv.md, references/biorxiv.md o references/medrxiv.md cuando la consulta sea específica de preprints.
Consejos de flujo que cambian los resultados
Usa la fuente que corresponda a la pregunta:
- Descubrimiento: OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar
- Resúmenes biomédicos e indexación: PubMed
- Texto completo: PMC o CORE
- Disponibilidad OA: Unpaywall
- Preprints: arXiv, bioRxiv, medRxiv
Si el objetivo del usuario es ambiguo, especifica en el prompt qué salida quieres, por ejemplo: “devuelve 5 artículos relevantes con título, año, DOI y por qué encaja cada uno”. Eso reduce resultados irrelevantes y hace que la skill paper-lookup sea más fiable.
Preguntas frecuentes sobre la skill paper-lookup
¿paper-lookup es solo para investigación académica?
No. Es especialmente útil para investigación académica, pero también ayuda cuando necesitas comprobar un DOI, seguir una cadena de citas o localizar el texto completo de un artículo mencionado en otro documento.
¿Cuándo no debería usar paper-lookup?
No la uses para noticias generales, búsqueda de patentes o descubrimiento casual en la web. Es una skill de paper-lookup, así que resulta más útil cuando el objetivo es una obra académica, un preprint o un registro de base de datos.
¿Por qué no basta con pedirlo con un prompt normal?
Un prompt normal no puede elegir de forma fiable la mejor fuente académica ni manejar restricciones específicas de cada base de datos. paper-lookup es mejor cuando la entrada es un identificador de artículo, un tema preciso o una tarea que depende de metadatos de citas, recuperación de resúmenes o estado de acceso abierto.
¿Es apta para principiantes?
Sí, si puedes decir el tema y la salida deseada. Las personas principiantes suelen obtener mejores resultados pidiendo un conjunto pequeño y concreto de artículos e incluyendo una sola restricción, como “recientes”, “de acceso abierto” o “solo biomédicos”.
Cómo mejorar la skill paper-lookup
Dale la forma de búsqueda adecuada
La mayor mejora de calidad viene de una consulta mejor definida. En lugar de “artículos sobre seguridad de la IA”, prueba con “artículos de revisión recientes sobre gobernanza de la seguridad de la IA, excluye los textos de opinión, prioriza fuentes revisadas por pares e incluye DOI”. Así paper-lookup tiene más opciones de elegir las bases de datos correctas y devolver registros utilizables.
Indica la salida que realmente necesitas
Si quieres comparar artículos, pide campos que permitan comparar: título, año, autores, DOI, revista o congreso, resumen y enlace OA. Si quieres verificar una cita, pide metadatos que coincidan exactamente. Si quieres texto completo, dilo desde el principio para que la skill pueda enrutar a PMC o CORE en lugar de limitarse a índices de resúmenes.
Vigila los fallos más comunes
El fallo más frecuente de paper-lookup es mezclar en una sola petición vaga el descubrimiento y la recuperación del texto completo. Otro es usar una base de datos de preprints para una pregunta que solo admite artículos de revista, o al revés. Mejora el uso de paper-lookup separando esas tareas: primero encuentra el registro y después obtiene el texto completo o el estado OA si hace falta.
Itera después de la primera pasada
Si los primeros resultados son demasiado amplios, afina por fecha, campo, tipo de artículo o fuente. Si son demasiado estrechos, elimina términos excesivamente específicos y deja que OpenAlex, Crossref o Semantic Scholar amplíen la búsqueda. Para paper-lookup en investigación académica, el mejor segundo prompt suele añadir una sola restricción, no diez.