用途：该技能以 OpenAlex 开放学术图谱为数据源检索学术论文，适合需要开放引用数据、作者机构隶属、资助信息（如 NSF、NIH）以及主题、关键词、摘要、开放获取状态等综合元数据的场景。OpenAlex 索引 2.5 亿以上作品，覆盖多学科。
主要能力：默认返回 10 条结果，按相关性排序；可用参数覆盖，如 --max: 20、--year: 2023-、--year: 2020-2023、--type: article、--type: preprint、--open-access、--min-citations: 50、--sort: citations、--sort: date。支持按 DOI 或 OpenAlex ID 查询单篇作品。返回结构化 JSON，含标题、作者、年份、期刊/会议、引用数、开放获取状态与 PDF 链接、DOI、OpenAlex ID、摘要、主题与关键词。
使用方式：需 Python 3.7+ 与 requests（pip install requests）。可选在项目根目录 .claude/.env 配置 OPENALEX_API_KEY 与 OPENALEX_EMAIL。脚本 openalex_fetch.py 需按规范链解析路径，未解析到会显式报错。基本命令：python3 "$OPENALEX_FETCHER" search "QUERY" --max 10；带筛选：python3 "$OPENALEX_FETCHER" search "QUERY" --max 10 --year 2023- --type article --open-access --min-citations 20 --sort citations；按 DOI：python3 "$OPENALEX_FETCHER" work "10.1109/TWC.2024.1234567"。
适用场景：需要机构隶属、资助信息、完全开放引用图谱或跨学科综合元数据时优先使用；需要更快更新的引用数、影响力引用指标或论文推荐时，可考虑 Semantic Scholar。
限制：基础使用无需 API 密钥，但无密钥速率限制很严；免费密钥约每日 10,000 次列表调用、1,000 次搜索调用。设置 OPENALEX_EMAIL 可进入 polite pool 加快响应。若 API 不可达或限流，建议改用其他来源。具体价格与更多细节以官方为准，资料未提供部分暂未说明。