用途：gemini-search 通过 Gemini 作为广域文献发现来源，用于按主题检索研究论文。当用户说“gemini search”“gemini papers”“search with gemini”，或需要 AI 驱动的跨角度文献发现时使用。
主要能力：Gemini 会将主题拆解为子问题、探索命名变体，并找出传统 API 检索可能遗漏的论文。输出按编号列表或表格给出，每条包含标题、作者、年份、会议/期刊、arXiv ID、DOI、代码链接和一句话核心贡献摘要。常量：MAX_RESULTS = 15，MIN_YEAR = 2022，DEFAULT_MODEL = auto-gemini-3。可用参数覆盖：--max、--year、--code-only、--venues、--model。
使用方式：优先调用 MCP 工具 mcp__gemini-cli__ask-gemini；若不可用则回退到命令行 gemini -p，超时 120 秒，stderr 重定向到 /dev/null。环境要求 Node.js v16.0.0+、Google Gemini CLI 并已认证，以及 MCP 桥接 gemini-mcp-tool：npm install -g @google/gemini-cli、gemini auth、npm install -g gemini-mcp-tool。MCP 配置可写入 ~/.claude.json 的 mcpServers.gemini-cli，或用 claude mcp add gemini-cli -- npx -y gemini-mcp-tool 一键配置。认证可在 .claude/.env 中设置 GEMINI_API_KEY。
适用场景：需要广域、AI 驱动的文献发现，探索别名、子问题与相邻任务；需要含代码的论文；或聚焦特定会议时。
限制：Gemini 是发现来源而非数据库，结果可能来自训练数据记忆，关键细节如标题、会议、年份应通过 /semantic-scholar 或 /arxiv 交叉核验。不要用 Gemini 获取引用次数，可能产生幻觉，引用数据应以 Semantic Scholar 为准。若 MCP 与 CLI 均不可达，建议改用 /semantic-scholar、/arxiv 或 /research-lit。若 Gemini 返回数量少于请求，仅作说明，不重复查询。