用途：帮助用户系统性地跨多个学术来源检索论文，适用于“找关于 X 的论文”、为新项目查找相关工作、了解某主题最新进展，或按特定会议、作者、年份检索。
主要能力：按检索目标选择引擎。广泛主题综述用 Semantic Scholar，辅以 arXiv、Tavily；最新预印本用 arXiv（按 submittedDate 排序）；复杂问题用 Gemini 深度研究，辅以 Tavily 与 Exa；按标题找论文用 Semantic Scholar，Google Scholar 经 Tavily 访问；按作者检索用 Semantic Scholar 作者搜索，辅以 AMiner；中文研究社区用 AMiner；工业/应用论文用 Tavily 深度模式与 Exa 语义搜索；代码实现用 GitHub 搜索与 Exa；相似论文用 Exa 语义搜索与 Semantic Scholar 引用。
使用方式：先明确范围、时效、会议偏好、数量与深度，再选择单引擎快速搜索、2-3 引擎并行多引擎搜索，或 Gemini 深度研究。示例命令：node scripts/search/semantic-scholar.mjs "query" -n 20；node scripts/search/arxiv.mjs "query" -n 15 --sort submittedDate --cat cs.CL；node scripts/search/search.mjs "query site:arxiv.org OR site:aclanthology.org" -n 10；mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "query", numResults: 10)'。AMiner 需 AMINER_API_KEY。随后按标题相似度去重（>90% 视为同一篇），按引用数、时效、会议层级与相关性排序，并以带元数据的排序列表呈现。
限制：资料未提供各引擎的完整参数、配额、收费与价格信息；引用数对半年内新论文参考意义有限；部分引擎需 API 密钥或特定模型与联网条件。