research-lookup

research-lookup 技能是一款专为科学家、分析师与开发人员设计的自动化研究助手，旨在实现高精度的信息检索。通过智能后端路由机制，该技能能将查询指令导向最合适的引擎：包括用于高速、经济型通用与技术网络搜索的 parallel-cli search；用于执行全面性、多步骤深度研究的 Parallel Chat API；以及用于针对性学术论文与文献探索的 Perplexity sonar-pro-search。本系统专为处理复杂任务而设计，例如科学写作的背景研究、行业统计交叉参照、技术规格验证以及识别开创性的学术论文。它通过根据用户定义的约束条件与输入关键字优化底层搜索架构，有效弥合了快速信息查询与穷举式系统性文献回顾之间的差距。

• 智能路由：根据内容标记自动在快速网络搜索、深度合成或专门学术搜索之间进行选择。

• 学术优先化：针对学术性查询优化结果，目标范围涵盖 PubMed、ArXiv、Nature、Science 与 IEEE 等高影响力领域。

• 多后端通用性：通过 parallel-web 架构、Parallel Chat 核心模型与通过 OpenRouter 访问的 Perplexity sonar-pro-search 实现无缝切换。

• 引用与验证：促进识别 DOI、同行评审文章与系统性回顾，以支持循证决策。

• 科学视觉整合：提供通过 scientific-schematics 整合生成 AI 示意图与出版级图表的入口。

• 广泛过滤：支持特定的元数据约束，如日期范围 (after-date) 与域名包含/排除列表。

• 输入/输出：本技能处理自然语言研究查询，并返回合成数据、格式化引用或供下游代理处理的原始 JSON 研究输出。

• 实用提示：为获得最佳效果，请使用『meta-analysis』、『DOI』或『systematic review』等学术关键字以触发专业学术路由。进行复杂研究时，请考虑深度研究模式约 60 秒至 5 分钟的延迟。

• 约束条件：效果取决于可用的 API 密钥 (PARALLEL_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY)。对于需要强制使用特定搜索后端的用户，可使用手动覆盖功能。

• 工作流整合：专为 K-Dense Agent Skills 生态系统设计，与 Cursor、Claude Code 及其他符合标准的 AI 代理兼容。