最新の学術研究を見つけるには、複数のデータベースを検索し、ソースの質を評価する必要があります。このツールは、Perplexity Sonarモデルを使用して学術文献を検索し、クエリの複雑さに基づいた自動モデル選択と引用を重視した結果を提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「research-lookup」を使用しています。 Recent advances in mRNA vaccine technology 2024
期待される結果:
- 主要な発見：2024年の5つの主要な研究進歩の要約
- トップ論文：Smith et al. 2024、Nature Medicine（200回以上引用）
- 会場：Nature Medicine（ティア1）
- DOI：https://doi.org/10.xxxx/xxxx
- 追加の4つの高インパクト引用を含む
「research-lookup」を使用しています。 Compare transformer versus RNN for sequence modeling
期待される結果:
- Transformerモデルは優れた並列化と長距離依存性処理を示している
- RNNは短いシーケンスでより低い計算オーバーヘッドを提供する
- 主要研究：Vaswani et al. 2017（Attention Is All You Need）- 50,000回以上引用
- 複数のNLPタスクにわたるパフォーマンスベンチマークを含む
「research-lookup」を使用しています。 Western blot protocol for protein detection
期待される結果:
- 最新のNature Methodsレビューからのステップバイステッププロトコル
- 必要な試薬と機器のリスト
- 一般的な落とし穴とトラブルシューティングのヒント
- 基礎的な抗体検証論文への参照
セキュリティ監査
低リスクThis is a legitimate academic research tool that makes API calls to OpenRouter for literature searches. All 146 static findings are false positives: (1) API key environment reads are standard authentication for OPENROUTER_API_KEY, (2) network calls target the legitimate OpenRouter API endpoint, (3) 'external commands' flagged in SKILL.md are documentation examples showing command syntax, not runtime code execution, and (4) 'weak cryptographic algorithm' mentions are ML architecture names (transformer, RNN) misidentified as cryptographic algorithms. No malicious patterns detected after intent analysis.
リスク要因
🔑 環境変数 (4)
🌐 ネットワークアクセス (7)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
⚙️ 外部コマンド (4)
品質スコア
作れるもの
文献レビューアシスタント
原稿のための最新の研究を収集し、自身の分野の最近の発展について最新情報を入手します。
学術ソースファインダー
適切な引用とともに、エッセイや論文のための信頼できる学術ソースを見つけます。
技術ドキュメント検索
技術ドキュメントのための仕様、プロトコル、および手法を検索します。
これらのプロンプトを試す
2024年の[TOPIC]の最新進歩を調査してください。主要な論文を引用とともにリストアップしてください。
[APPLICATION]における[METHOD_A]と[METHOD_B]を比較してください。長所、短所、および関連する研究を含めてください。
[PHENOMENON]のメカニズムを説明し、この理解を確立した主要な論文を特定してください。
すべての研究者が知るべき[TOPIC]に関する最も影響力のある基礎的な論文を見つけてください。
ベストプラクティス
- 最良の結果を得るために、時期和研究タイプを含む具体的なクエリ用語を使用する
- 複雑なクエリでは、比較、分析、説明などの推論キーワードを使用する
- 原稿に含める前に、すべての引用を一次ソースに対して確認する
- 複雑な研究質問を複数の焦点を当てたクエリに分割する
回避
- AIについて教えてくださいのような曖昧なクエリは使用しない-トピックと範囲について具体的にする
- AIが生成した要約のみに依存しない-常に一次ソースで確認する
- .paywallを回避したり、制限されたコンテンツにアクセスするために使用しない
- 適切な帰属なしにAIが生成したコンテンツをオリジナル研究として提示しない
よくある質問
このスキルは何を使用していますか？
自動モデル選択はどのように機能しますか？
どのようなAPIキーが必要ですか？
どのようなソースを優先しますか？
研究結果をファイルに保存できますか？
いくつの引用を返しますか？
開発者の詳細
作成者
K-Dense-AIライセンス
MIT license
リポジトリ
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/research-lookup参照
main
ファイル構成