用途：在编写代码或发起请求前，帮助选择正确的 Semantic Scholar API 工作流，完成论文与作者检索、元数据获取、批量抓取、相关论文推荐和离线数据集拉取。
主要能力：Graph API 用于实时论文或作者查询、元数据获取、查询优化和按已知 ID 批量获取；Recommendations API 用于已有种子论文时寻找相似或相关工作；Datasets API 用于离线快照、版本间差异或语料级数据导入。端点选择上，paper/search 适合交互式搜索、较小结果集和迭代调优；paper/search/bulk 适合大规模文献采集，使用 continuation-token 分页；paper/batch 或 author/batch 适合已知 ID 时高效获取元数据；author/search 用于按姓名或机构线索发现作者。
使用方式：仅请求任务所需字段，利用字段投影减小请求体积；可用时优先通过 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY 进行 API 密钥认证；显式处理分页，对 429 和瞬时 5xx 响应添加重试与退避；在扁平化或后处理前保留原始结果；广泛发现时编写布尔查询而非单一脆弱短语。脚本方面，scripts/semantic_scholar_bulk_search.py 用于大规模采集并支持重试、continuation-token 分页、JSONL 输出和可选 CSV 导出；scripts/paper_batch_fetch.py 和 scripts/author_batch_fetch.py 用于按已知 ID 批量获取；scripts/recommend_papers.py 用于从种子论文 ID 获取推荐；scripts/smoke_test_live.sh 用于运行端到端冒烟测试。
适用场景：交互式论文搜索、文献综述语料采集、按已知 ID 批量获取、从种子论文扩展相关工作、离线数据集或版本差异拉取。
限制：不要将普通搜索任务路由到 Datasets API，仅在确实需要离线发布文件或差异时使用；下载大文件前需确认存储预期，并记录所用发布标识符。具体收费、价格、平台支持等信息暂未提供。