paper-lookup
par K-Dense-AIpaper-lookup est une skill de recherche documentaire pour la recherche académique, qui vous aide à trouver des articles scientifiques, des prépublications, des citations, des correspondances DOI/PMID, des résumés, le texte intégral et des copies en libre accès dans 10 bases de données académiques. Utilisez paper-lookup lorsque vous avez besoin de trouver la bonne source en premier, et non d’effectuer une recherche web générique. Le guide paper-lookup renvoie vers PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv et Unpaywall.
Cette skill obtient 84/100, ce qui en fait une candidate solide pour le répertoire. Elle prend clairement en charge un vrai workflow de recherche bibliographique dans 10 bases de données académiques, avec suffisamment d’indications propres à chaque point d’accès et de langage déclencheur pour qu’un agent puisse l’utiliser avec moins d’hésitation qu’un prompt générique.
- Forte déclenchabilité : le frontmatter indique explicitement de l’utiliser pour la recherche d’articles, les recherches DOI/PMID, les résumés, le texte intégral, l’accès libre, les prépublications, les graphes de citations et les recherches par auteur.
- Workflow opérationnellement utile : `SKILL.md` décrit un processus de base pour choisir les bases de données, lire les fichiers de référence, appeler les API et renvoyer les résultats, appuyé par 10 documents de référence spécifiques à chaque base.
- Bonne couverture des sources savantes : inclut des services majeurs comme PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv, PubMed et des vérifications OA liées à Unpaywall.
- Aucune commande d’installation ni aucun script d’automatisation ne sont inclus, donc l’adoption dépend du fait que l’agent suive correctement les documents de référence et l’outil de récupération propre à la plateforme.
- Certaines bases ont des contraintes importantes signalées dans les références, par exemple l’absence de recherche par mots-clés pour bioRxiv/medRxiv et la nécessité d’une authentification pour le texte intégral dans CORE, ce qui limite une utilisation universelle.
Vue d’ensemble de la skill paper-lookup
paper-lookup est une skill de recherche bibliographique pour trouver des articles scientifiques, des preprints, des citations, des correspondances DOI/PMID, des résumés et le texte intégral en accès libre dans 10 bases de données académiques. Elle est particulièrement adaptée aux personnes qui font de la recherche académique et qui veulent passer plus vite, et de façon plus fiable, d’un sujet vague ou d’un identifiant à la bonne source d’article.
À quoi sert paper-lookup
Utilisez la skill paper-lookup quand le vrai besoin n’est pas de « chercher sur le web », mais de « retrouver la bonne notice scientifique ». Elle aide pour les recherches par sujet, les recherches par auteur, les recherches DOI/PMID, la vérification d’articles, le suivi des citations et la localisation de copies en accès libre ou du texte intégral.
Là où elle est la plus pertinente
Elle est particulièrement efficace quand vous avez besoin à la fois d’une couverture large et d’une logique de choix entre bases : PubMed et PMC pour la littérature biomédicale, arXiv et bioRxiv/medRxiv pour les preprints, Crossref pour les métadonnées centrées sur les DOI, OpenAlex pour la découverte large, Semantic Scholar pour une recherche sensible aux citations, CORE pour le texte intégral en dépôt, et Unpaywall pour l’état d’accès libre.
Ce qui la différencie
La skill paper-lookup n’est pas un simple modèle de prompt générique. Sa valeur tient au fait qu’elle choisit d’abord la bonne base de données, puis combine plusieurs sources quand un index est incomplet. C’est un point clé pour décider d’installer paper-lookup, car beaucoup de tâches de veille scientifique échouent à cause d’un mauvais choix de base, pas à cause d’une formulation insuffisante.
Comment utiliser la skill paper-lookup
Installation et point d’entrée
Pour installer paper-lookup, ajoutez la skill à votre configuration de skills Claude, puis commencez par SKILL.md. Le dépôt est organisé autour d’un flux de travail principal et de fichiers de référence, donc le chemin le plus rapide consiste à lire d’abord le fichier principal de la skill, puis à ouvrir la référence spécifique à la base de données uniquement pour les sources dont vous avez réellement besoin.
Transformer une demande vague en requête exploitable
L’utilisation de paper-lookup fonctionne mieux quand votre prompt précise l’objectif, le type d’identifiant et, si vous en avez un, la source privilégiée. De bons exemples d’entrée :
- « Trouve des articles sur les biomarqueurs du long COVID, en priorisant PubMed et OpenAlex. »
- « Recherche le DOI
10.1038/s41586-024-12345-xet renvoie les métadonnées ainsi que l’état d’accès libre. » - « Trouve le texte intégral de cet article PMC et cite la section méthodes clé. »
Évitez les prompts du type « fais une recherche là-dessus » si vous ne précisez pas aussi le domaine, la période, ou si vous voulez des articles, des preprints ou le texte intégral.
Lire d’abord les bons fichiers
Un guide pratique pour paper-lookup commence par ces fichiers :
SKILL.mdpour le workflow et la logique de choix de basereferences/pubmed.mdpour la recherche de littérature biomédicalereferences/pmc.mdpour les articles biomédicaux en texte intégralreferences/crossref.mdpour les DOI et les métadonnées de publicationreferences/openalex.mdpour la découverte large et la recherche par auteur ou par œuvrereferences/unpaywall.mdpour vérifier l’accès libre
Lisez references/arxiv.md, references/biorxiv.md ou references/medrxiv.md lorsque la requête concerne spécifiquement des preprints.
Conseils de workflow qui changent vraiment les résultats
Utilisez la source qui correspond à la question :
- Découverte : OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar
- Résumés biomédicaux et indexation : PubMed
- Texte intégral : PMC ou CORE
- Disponibilité en accès libre : Unpaywall
- Preprints : arXiv, bioRxiv, medRxiv
Si l’objectif de l’utilisateur est ambigu, précisez dans le prompt le format de sortie attendu, par exemple : « renvoie 5 articles pertinents avec titre, année, DOI et raison de la correspondance ». Cela réduit les résultats hors sujet et rend la skill paper-lookup plus fiable.
FAQ sur la skill paper-lookup
paper-lookup sert-elle uniquement à la recherche académique ?
Non. Elle est particulièrement performante pour la recherche académique, mais elle est aussi utile quand vous avez besoin d’une vérification de DOI, d’une chaîne de citations ou de retrouver le texte intégral d’un article mentionné dans un autre document.
Quand ne faut-il pas utiliser paper-lookup ?
Ne l’utilisez pas pour l’actualité générale, la recherche de brevets ou une exploration web occasionnelle. C’est une skill paper-lookup, donc elle est surtout utile quand la cible est un travail scientifique, un preprint ou une notice de base de données.
Pourquoi ne pas simplement poser une question normale ?
Un prompt classique ne peut pas choisir de manière fiable la meilleure source scientifique ni gérer correctement les contraintes propres à chaque base. paper-lookup est plus adapté quand l’entrée est un identifiant d’article, un sujet précis ou une tâche qui dépend de métadonnées de citation, de la récupération d’un résumé ou de l’état d’accès libre.
Est-ce adapté aux débutants ?
Oui, si vous savez formuler le sujet et le résultat attendu. Les débutants obtiennent généralement les meilleurs résultats en demandant un petit ensemble d’articles précis et en ajoutant une contrainte, comme « récent », « en accès libre » ou « biomédical uniquement ».
Comment améliorer la skill paper-lookup
Donnez la bonne forme de recherche à la skill
Le plus grand gain de qualité vient d’une requête mieux structurée. Au lieu de « papers about AI safety », essayez : « recent review papers on AI safety governance, exclude opinion pieces, prioritize peer-reviewed sources, and include DOI ». Vous donnez ainsi à paper-lookup de meilleures chances de choisir les bonnes bases et de renvoyer des notices exploitables.
Indiquez le format de sortie dont vous avez réellement besoin
Si vous voulez comparer des articles, demandez des champs qui facilitent la comparaison : titre, année, auteurs, DOI, revue ou conférence, résumé et lien OA. Si vous voulez vérifier une citation, demandez des métadonnées correspondant exactement à la référence. Si vous voulez le texte intégral, dites-le dès le départ pour que la skill puisse orienter la recherche vers PMC ou CORE plutôt que vers de simples index de résumés.
Faites attention aux échecs les plus courants
L’échec le plus fréquent avec paper-lookup consiste à mélanger découverte et récupération du texte intégral dans une requête vague. Un autre consiste à utiliser une base de preprints pour une question qui ne concerne que des articles publiés, ou l’inverse. Améliorez l’usage de paper-lookup en séparant ces tâches : commencez par retrouver la notice, puis récupérez ensuite le texte intégral ou l’état d’accès libre si nécessaire.
Itérez après un premier essai
Si les premiers résultats sont trop larges, précisez la date, le domaine, le type d’article ou la source. Si les résultats sont trop restreints, retirez les termes trop spécifiques et laissez OpenAlex, Crossref ou Semantic Scholar élargir la recherche. Pour paper-lookup dans un contexte de recherche académique, le meilleur second prompt ajoute souvent une contrainte bien choisie, pas dix.