//使用场景 · 科研与文献

综述整个领域,不用一个库一个库地查

一个大白话问题,智能体实时搜学术数据库、代码库和模型库:核心论文、引用关系图和项目健康度。

近 2 年大模型幻觉检测的核心论文,按引用数排序。 — 大模型幻觉检测. 哪些实验室在这方面发文多,还有哪些未解难题? — 实验室和未解难题. 对比这 4 个向量数据库的健康度:提交、issue、发版。 — 向量数据库健康度. 为组会写一页纸的摘要。 — 组会摘要
你的智能体anysite connected
  • Claude
  • Cursor
  • Manus
  • Grok
  • Gemini CLI
  • Codex
  • Antigravity
  • OpenClaw
  • OpenAgent
//前后对比

用今早的论文做文献综述

学五种查询语言手动去重引用去年的综述
过去的做法

在各个数据库间跳来跳去,还拿着旧综述

近 2 年大模型幻觉检测的核心论文。
⏺ anysite · execute
大模型回答的一致性检查2023 年 · EMNLP
长文本的事实打分2023 年 · EMNLP
幻觉基准 v22024 年 · arXiv
用 Anysite 之后

核心论文,已排序

//智能体替你做什么

智能体的四件科研工作

每条结果都能追溯到它的来源记录。

梳理文献

主要数据库,一次搜完。

OpenAlexPubMedarXiv

沿引用链追溯

谁引了谁,往前往后都能查。

CrossrefSemantic Scholar

查软件健康度

提交、issue 和发版并排对比。

GitHubnpmPyPI

梳理模型发布

发布了什么,用户抱怨什么。

Hugging FaceHacker News
//怎么用

接上你已经在用的智能体01像交代科研助理一样交代清楚02拿到可直接用于综述的记录03

//数据源

这项工作要用的数据库和库

//答疑

上手前的常见问题

OpenAlex、PubMed、arXiv、Crossref 和 Semantic Scholar;问题涉及软件时,还有 GitHub、Hugging Face 这类代码库和模型库。如果你的领域主要靠某一个数据库,让智能体只搜那一个。

每个数字都来自数据库本身,每条结果都链到它的记录。各库的引用数并不一致,所以只拿来排序,写进论文前先确认数字出自哪个库。

不会。Anysite 把记录交给你的智能体。筛选、纳入标准和综合分析仍由你负责,结果放进你已在用的表格或文献工具。

能。定时安排在你的智能体里,比如 Claude 里的定时任务。每次运行,它向 Anysite 要新记录,发到 Slack 或表格。

MCP 套餐按月固定收费,每月 $30 起,不按数据库分别订阅。用量按滚动时间窗计:窗口用满,调用就暂停,等窗口重置再继续。档位越高,窗口越大。在你自己的代码里用 API,每月 $49 起。两个入门套餐都有7 天免费试用,够跑一次完整的综述。

向你的智能体要你所在领域的核心论文