研究资料检索

Research Lookup 是 K-Dense 开源项目 Claude Scientific Writer（MIT）中负责收集证据的 Skill。旧的介绍把它写成 Perplexity Sonar 检索工具；1.4 版已经改了：默认使用 Parallel 的 Search 和 Extract，只有你明确指定或允许失败时回退，才会通过 OpenRouter 调用 Perplexity。默认的学术流程目标是 60 条经核验、不重复的参考文献，输出一份可直接用于写稿的研究证据包，而不是一串零散链接。

核心功能

• 多轮学术检索：分别检索近期原始研究、系统综述和荟萃分析、奠基性文献、方法与基准，以及相互矛盾或阴性的结果，并追加一轮不设限的补充检索以减少盲区。
• 用 Extract 核验：候选结果去重排序后，由 Parallel Extract 提取作者、期刊、DOI/PMID、研究设计、样本量、结果、局限，以及撤稿或预印本状态。只经过检索、没经过提取的记录不算已核验。
• 研究证据包：--packet-dir 会输出 packet.md、references.bib、证据矩阵、论断与来源对应表、综合分析、引言和讨论部分的写作要点、覆盖率报告，以及记录精确检索式和时间戳的检索日志。
• 其他后端：--force-backend research 用于明确的深度研究，--force-backend chat 调用 Parallel Chat，--force-backend perplexity 调用 Perplexity，--no-academic 用于快速的有限检索。

适用场景

• 为论文的引言和讨论部分收集背景、方法先例和相互矛盾的证据。
• 在用 Scientific Writing 起草前，先建立论断与来源的对应表。
• 核实某个统计数字或最新发现是否有原始文献支撑。

定价与获取

Skill 本身免费（MIT），但检索由 Parallel 计费（用 parallel-cli login 登录或设置 PARALLEL_API_KEY）。使用 Perplexity 需要 OPENROUTER_API_KEY。检索内容会发送到这些服务，因此 Skill 明确说明不要用于未发表或私密资料。

快速开始

1. 在 Claude Code 中安装插件：/plugin marketplace add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-writer，然后 /plugin install claude-scientific-writer。
2. 运行 uv tool install "parallel-web-tools[cli]==0.7.1"，再运行 parallel-cli login。
3. 执行 python skills/research-lookup/scripts/research_lookup.py "你的研究问题" --academic --target-references 60 --packet-dir sources/manuscript-research --json。

局限：60 条只是目标，不是保证。覆盖不足时，Skill 会报告缺口，而不是用弱来源凑数；付费墙后的论文可能只能看到摘要。

常见问题

它是系统综述工具吗？

不是。需要 PRISMA 式方案、筛选和偏倚风险评估时，它会交给 Literature Review。

还在用 Perplexity Sonar 吗？

只有在明确指定，或用 --fallback-perplexity 开启回退时才会使用。

替代方案

• Perplexity AI：交互式带引用问答，没有证据包和证据矩阵。
• Firecrawl：网页抓取与内容提取，可接入自己的流程。
• NotebookLM：基于你已有资料的问答。

总结

如果你希望在 Claude Code 里生成一份规模大、可审计的证据包，并且接受为 Parallel 检索付费，Research Lookup 很合适。返回的网页内容应当作待核实的数据，而不是指令。更多科研工具见 Skills 分类。