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Forschungspipeline fuer PubMed und arXiv. Schnellrecherche und strukturierte Literatur-Reviews mit reiner Python-Standardbibliothek.
ellmos-ai/skills · ★ 1 · AI & Automation · score 80
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# Research Agent Modulare Forschungspipeline fuer wissenschaftliche Literaturrecherche. Nutzt ausschliesslich Python-Standardbibliothek (urllib, xml, json). ## Architektur ``` ResearchAgent (Orchestrator) sources/ Datenquellen (PubMed, arXiv) base.py Article/SearchResult Dataclasses, Source ABC pubmed.py NCBI E-utilities (esearch + efetch) arxiv.py arXiv Atom API workflows/ Recherche-Ablauefe quick_search.py Schnellrecherche ueber mehrere Quellen literature_review.py 4-Phasen Literatur-Review ``` ## Nutzung als Python-Library ```python from scripts.agent import ResearchAgent agent = ResearchAgent() # Schnellrecherche result = agent.search("machine learning diagnostics", max_results=10) print(result) # Strukturierter Literatur-Review plan = agent.create_review_plan("transformer architectures", years=3) print(plan.total_articles, "Artikel gefunden") # Ergebnis speichern agent.save_result(result, "recherche_ml.md", fmt="markdown") ``` ## Nutzung als CLI ```bash cd scripts python -m ResearchAgent search "quantum computing" --max 20 python -m ResearchAgent review "CRISPR gene editing" --years 5 ``` ## Datenquellen | Quelle | API | Rate-Limit | Zugang | |--------|-----|------------|--------| | PubMed | NCBI E-utilities | 3/s (ohne Key), 10/s (mit Key) | Frei | | arXiv | Atom REST API | Keine dokumentiert | Frei | Erweiterbar: Neue Quellen implementieren `Source` ABC aus `sources/base.py`. ## Erweiterung `