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venue-templates
85准备学术投稿材料
学术投稿常常会因为不同投稿场所的格式规则不同而失败。此技能提供模板、要求和示例，帮助更快地准备材料。
研究与学习 查看
技能 openalex-database
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openalex-database
内容修订 r1 中风险 🌐 网络访问📁 文件系统访问⚙️ 外部命令
分析 OpenAlex 研究数据
学术搜索和文献计量分析可能需要使用多种 OpenAlex API 模式。此技能为论文、作者、机构、引用和趋势提供可复用的工作流。
支持: Claude Codex Code(CC)
使用我的智能体安装
将此请求复制给你的智能体，其中包含权威 Skill 页面和清单。
智能体请求
Review the Skillstore skill "openalex-database" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-openalex-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-openalex-database/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。
测试它
正在使用“openalex-database”。 查找 2020 年后关于气候适应的高被引开放获取论文。
预期结果:
- 近期气候适应论文的排名列表，包含标题、年份、引用次数、DOI 和开放获取状态。
- 一段简短说明，解释用于年份、开放获取状态和排序的 OpenAlex 筛选条件。
正在使用“openalex-database”。 分析 MIT 自 2021 年以来在量子计算方面的研究产出。
预期结果:
- 总 works 数量、开放获取百分比、年度出版趋势和热门 OpenAlex topics 的摘要。
- 查询选择列表，包括机构 ID 查找和出版年份筛选。
正在使用“openalex-database”。 准备一个引用特定 DOI 的论文数据集。
预期结果:
- 一个工作流：检索目标 work，跟随 cited-by URL，对结果分页，并导出选定字段。
- 一条提醒：限制结果数量，并仅包含所需的元数据字段。
安全审计
中风险v7 • 2026/7/5 打开版本化报告
Static network, filesystem, blocker, and external command patterns were reviewed in context and were false positives for normal OpenAlex documentation or helper workflows. No prompt injection attempt was found, but SKILL.md includes vendor-steering text that promotes external hosted services during complex workflows.
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已扫描文件
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分析行数
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已忽略误报
已确认安全问题 (1)
中
Promotional Steering To External Services
The skill notes direct users toward OpenRouter and tell the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This vendor steering is unrelated to OpenAlex query safety and may influence user decisions outside the requested task.
The cited lines explicitly recommend external hosted services and direct proactive promotion. There is no automatic data transfer, so this is a contextual marketplace risk rather than a direct exfiltration issue.
风险因素
🌐 网络访问 (68)
references/api_guide.md:53 references/api_guide.md:321 references/api_guide.md:329 references/api_guide.md:15 references/api_guide.md:128 references/api_guide.md:131 references/api_guide.md:132 references/api_guide.md:139 references/api_guide.md:142 references/api_guide.md:145 references/api_guide.md:151 references/api_guide.md:152 references/api_guide.md:155 references/api_guide.md:161 references/api_guide.md:162 references/api_guide.md:165 references/api_guide.md:170 references/api_guide.md:176 references/api_guide.md:179 references/api_guide.md:185 references/api_guide.md:191 references/api_guide.md:197 references/api_guide.md:200 references/api_guide.md:203 references/api_guide.md:209 references/api_guide.md:212 references/api_guide.md:234 references/api_guide.md:244 references/api_guide.md:280 references/api_guide.md:286 references/api_guide.md:291 references/common_queries.md:195 references/common_queries.md:201 references/common_queries.md:227 references/common_queries.md:257 references/common_queries.md:353 references/common_queries.md:295 references/common_queries.md:150 references/common_queries.md:151 references/common_queries.md:152 references/common_queries.md:287 scripts/openalex_client.py:44 scripts/openalex_client.py:142 scripts/openalex_client.py:156 scripts/openalex_client.py:187 scripts/openalex_client.py:218 scripts/openalex_client.py:277 scripts/openalex_client.py:292 scripts/openalex_client.py:320 scripts/openalex_client.py:73 scripts/openalex_client.py:91 scripts/openalex_client.py:21 scripts/query_helpers.py:29 scripts/query_helpers.py:51 scripts/query_helpers.py:75 scripts/query_helpers.py:97 scripts/query_helpers.py:134 scripts/query_helpers.py:170 scripts/query_helpers.py:204 scripts/query_helpers.py:235 SKILL.md:80 SKILL.md:221 SKILL.md:179 SKILL.md:180 SKILL.md:217 SKILL.md:404 SKILL.md:407 SKILL.md:410
📁 文件系统访问 (2)
⚙️ 外部命令 (68)
SKILL.md:21-25 SKILL.md:25-31 SKILL.md:31-33 SKILL.md:33-43 SKILL.md:43-59 SKILL.md:59-67 SKILL.md:67-75 SKILL.md:75-78 SKILL.md:78-90 SKILL.md:90-96 SKILL.md:96-104 SKILL.md:104-110 SKILL.md:110-119 SKILL.md:119-125 SKILL.md:125-134 SKILL.md:134-140 SKILL.md:140-152 SKILL.md:152-158 SKILL.md:158-171 SKILL.md:171-177 SKILL.md:177-189 SKILL.md:189-195 SKILL.md:195-209 SKILL.md:209-215 SKILL.md:215-226 SKILL.md:226-232 SKILL.md:232-245 SKILL.md:245-251 SKILL.md:251-276 SKILL.md:276-282 SKILL.md:282-284 SKILL.md:284-288 SKILL.md:288-295 SKILL.md:295-298 SKILL.md:298-299 SKILL.md:299-301 SKILL.md:301-305 SKILL.md:305-312 SKILL.md:312-315 SKILL.md:315-316 SKILL.md:316-322 SKILL.md:322-326 SKILL.md:326-331 SKILL.md:331-336 SKILL.md:336-345 SKILL.md:345-348 SKILL.md:348-355 SKILL.md:355-358 SKILL.md:358-363 SKILL.md:363-366 SKILL.md:366-371 SKILL.md:371-374 SKILL.md:374-379 SKILL.md:379-393 SKILL.md:393-397 SKILL.md:397-402 SKILL.md:402-414 SKILL.md:414-419 SKILL.md:419-428 SKILL.md:428-449 SKILL.md:449-450 SKILL.md:450-451 SKILL.md:451-452 SKILL.md:452-453 SKILL.md:453-454 SKILL.md:454-468 SKILL.md:468-474 SKILL.md:474-475
审计者: codex 查看审计历史 →
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分享版本化评估报告、中性徽章、嵌入卡片和引用。Skillstore 只报告证据，不判断该 Skill 是否安全。
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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-openalex-database/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
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<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-openalex-database?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-openalex-database/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-openalex-database.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
K-Dense-AI. (2026). openalex-database security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-openalex-database/audits/7BibTeX 引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-openalex-database-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {openalex-database security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-openalex-database/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "openalex-database security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-openalex-database/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-openalex-database:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比较变体
2 个可安装变体每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
Skillstore 评分最高
作者 / 来源 Skillstore 评分 证据置信度 Skillstore 使用量 已更新
k-dense-ai-openalex-database
Skillstore 评分 71
证据置信度 高
Skillstore 使用量 53
已更新
2026-09-09
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 高 64
架构
75
可维护性
87
内容
71
社区
83
规范符合性
你能构建什么
规划文献综述
搜索近期论文，按开放获取状态筛选，并识别某个研究领域中的高被引成果。
评估研究产出
衡量某个机构或作者的出版数量、主题分布、引用活动和开放获取占比。
构建学术数据集
通过分页、批量查找和 CSV 导出收集 OpenAlex 元数据，以供后续分析。
试试这些提示
搜索主题
Use the OpenAlex database skill to find recent open access papers about [topic]. Return titles, years, citations, and DOIs.
查找作者出版物
Use OpenAlex to find works by [author name]. Apply the two-step author ID pattern and summarize the most cited recent papers.
比较机构
Compare publications from [institution A] and [institution B] since [year]. Include counts, topics, and open access share.
构建引用数据集
Create an OpenAlex workflow for [research question]. Include filters, pagination limits, fields to export, and checks for citation analysis.
最佳实践
- 运行重复 API 查询时，向 OpenAlex 提供电子邮件地址。
- 在筛选 works 之前，先使用作者、机构或来源搜索得到实体 IDs。
- 在导出大型数据集之前，限制字段和结果数量。
避免
- 当需要 OpenAlex ID 时，不要按作者或机构名称筛选 works。
- 不要在没有明确最大结果数量的情况下运行无界分页。
- 不要将 OpenAlex 引用次数视为研究影响力的完整衡量标准。
常见问题
此技能需要 OpenAlex API key 吗？
不需要。OpenAlex 是开放的，但提供电子邮件地址可以通过 polite pool 改善速率限制。
它可以按 DOI 搜索论文吗？
可以。客户端支持 DOI 查找和针对多个标识符的批量查找模式。
它可以分析机构和作者吗？
可以。它包含辅助工作流，会先查找实体 ID，然后查询相关 works。
它会下载论文全文吗？
不可以。它查询 OpenAlex 元数据和开放获取链接，而不是全文文章内容。
它可以导出结果吗？
可以。示例展示了如何为选定的元数据字段导出 CSV。
哪些工具可以使用此技能？
报告列出了对 Claude、Codex 和 Claude Code 的支持。
开发者详情
作者
K-Dense-AI许可证
Unknown
Skillstore 修订
r1
版本提示
作者未声明版本。
仓库
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/openalex-database引用
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
维护新鲜度
2026/7/18
使用量
46 次下载 · 262 次浏览
文件结构
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80生成可检验的科学假设
研究人员需要将观察结果转化为清晰、可检验的解释。此技能会组织证据审查、竞争性假设、预测和实验计划。
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80在统计指导下分析研究数据
选择检验方法和报告结果可能耗时且容易出错。此技能可指导检验选择、假设条件、效应量、功效分析、贝叶斯选项以及 APA 报告。
数据与分析 查看
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85Analyze One Scientific Paper as an Evidence Card
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83创建系统性文献综述
由 davila7
文献综述需要细致的搜索、筛选、引文检查和可复现的文档记录。此技能会结构化工作流程，并准备精美的 markdown 或 PDF 输出。
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deep-research
80带引用研究复杂主题
由 shubhamsaboo
当来源相互矛盾或缺乏背景时，深度研究会很困难。此技能引导 Claude、Codex 和 Claude Code 综合来源、比较观点，并生成带引用的研究摘要。
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nature-literature-pipeline
78Automate Your Research Literature Pipeline
由 yuan1z0825
Keeping current with research requires repeated searching, filtering, reading, and organizing. This skill defines a configurable workflow for recurring discovery, delivery, and archival.
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hypogenic
65使用 Hypogenic 生成研究假设
由 davila7
研究团队需要可重复的方法，将数据集和论文转化为可检验的假设。此技能指导 Claude、Codex 和 Claude Code 完成 Hypogenic 的设置、配置、生成、推理和评估工作流。
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nature-academic-search
38跨来源搜索学术文献
由 Yuan1z0825
研究人员需要在分散的学术索引中进行可靠的文献发现。此技能可协调来源路由、引文检查、MeSH 规划和引文文件转换。
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