用途：作为学术研究助手，帮助检索和分析学术论文，重点关注影响力与来源脉络。
主要能力：按关键词搜索论文；按引用量过滤以识别奠基性工作；可选地查找引用了目标论文的文献，以观察领域演进；获取摘要与直接 PDF 链接；提供引用速度指标（每年被引次数）以识别热门论文；导出 BibTeX 引用。
使用方式：运行 python 脚本 search_papers.py 执行搜索。参数包括：query（必填，搜索词）；--limit（可选，最大结果数，默认 5）；--year（可选，年份范围，如 "2023-2025"）；--sort（可选，按 relevance、citationCount 或 velocity 排序）；--open-access（可选，仅返回开放获取论文）；--format（可选，输出 json（默认）或 bibtex）。示例：python3 search_papers.py "Large Language Models" --sort velocity；python3 search_papers.py "Attention is All You Need" --format bibtex。
输出字段：title、authors、year、citationCount、citationsPerYear（速度指标）、tldr（Semantic Scholar 生成的摘要，若有）、url、pdf_url（若有）。
适用场景：需要快速定位高被引或近期热门论文、追踪某篇论文的后续引用、生成参考文献 BibTeX 的学术调研任务。
限制：资料未说明具体收费、平台支持范围或数据更新频率；功能依赖 Semantic Scholar 与 ArXiv 的可用数据，部分字段（如 tldr、pdf_url）可能缺失。