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gnixuw

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[交流] 借助AI用100行代码检索PubMed，摸清一个研究领域的江湖格局

ai coding 给不会写代码的人带来了抓手
我借助它做了一个纯网页工具（单个 html 文件，不需要安装任何东西），核心功能：输入关键词批量拉取 pubmed 文献，自动显示标题、期刊、年份、作者、第一作者单位、引用次数、doi，一键导出 csv。

几个实际用途：

① 快速了解一个领域的主要参与者——导出近期高引文献，看第一作者单位哪些机构反复出现
② 开题前判断领域热度走势，看是上升期还是趋于饱和
③ 找潜在合作者或博后导师
④ 审稿、写综述时快速梳理引用

技术实现：两个免费 api，不需要注册。ncbi e-utilities 搜索文献拿到 pmid，再批量拉取详情；europe pmc 补充引用次数。导出 csv 加 bom 头确保 excel 中文不乱码。整个工具约 200 行 html + js，无外部依赖。
API说明： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25497/

不懂代码也没关系，把代码片段丢给 chatgpt、claude 等大模型，说清楚你想要什么改动，它能直接给你改好的完整代码。

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批量检索之外，读文献时还需要快速判断一篇文章值不值得读。
这是【文献泡泡】做的事，一个 chrome/edge 浏览器扩展：
在 pubmed、google scholar、知网等 20+ 学术网站自动显示影响因子、jcr 分区、中科院分区（内置 60 种排名），搜索结果一键 ai 综述，文章详情页一键思维导图，支持按期刊排名或引用次数重新排序。

两个工具配合用效果很好：先批量导出数据、找高引文章，再用文献泡泡边浏览边筛选解读。