夜雨聆风我用 Claude Code 做了一个学术论文搜索工具
非计算机背景也能用，支持中文自然语言描述、AI 筛选、论文独立对话、批量下载 PDF。
起因
做科研的时候，找论文这件事一直让我觉得麻烦。Google Scholar 需要想好关键词，结果还要一篇篇手动判断相不相关，PDF 找不到还得去各个平台碰运气。
于是就想做一个工具，让这件事变简单一点——直接用中文说"我要找什么"，剩下的交给程序。
最近花了一些时间，用 Claude Code（Sonnet 4.6） vibe coding 出来了，取名 ScholarScout，部署在自己的云服务器上，现在开放试用。
试用地址：http://118.25.192.117
核心功能
1. 自然语言搜索
不需要想英文关键词。直接输入中文描述，比如：
"找 2023 年后关于大模型幻觉问题的论文"
"diffusion model 在医学图像生成的综述"
后端调用 DeepSeek 自动提取英文学术关键词，展示给你确认，点确认之后再开始搜索。
2. 10 个数据库并发搜索
同时搜索以下数据源，结果自动去重合并：
3. AI 相关性筛选
搜到的论文先经过 DeepSeek 过滤一遍，低相关的打上标记单独展示，高相关的排在前面。支持 Tab 切换查看"AI 筛选后"和"全部结果"。
4. 每篇论文独立 AI 对话
这个是我个人最喜欢的功能。每篇论文右侧有一个按钮，点开会滑出一个对话抽屉，可以直接问：
• "这篇论文的核心方法是什么？" • "和 XXX 方法相比有什么优势？" • "这个方法有什么局限性？"
每篇论文的对话历史独立保存，互不干扰。
5. 批量下载 PDF + 备用查找
选中感兴趣的论文，一键打包下载 PDF。
对于找不到 PDF 的论文，系统会：
1. 调用 Kimi 联网搜索尝试找开放获取版本 2. 找不到则自动生成 8 个平台的跳转链接（Google Scholar、Sci-Hub、Unpaywall、Semantic Scholar 等），点击直达
技术实现
整体架构
前端 React + Vite + TypeScript + Tailwind CSS
后端 Python 3.11 + FastAPI
通信 SSE（Server-Sent Events）流式推送
LLM DeepSeek API（用户自备 Key）
Kimi API（服务端，PDF 深度查找）
部署 Nginx + systemd，个人 4C4G 云服务器
统计 Umami 自托管为什么用 SSE 流式推送
搜索过程涉及 10 个数据源并发 + LLM 调用，总耗时可能 10-20 秒。如果等全部结果再返回，用户体验很差。
SSE 可以让后端实时推送每个阶段的进度：
search_start → 告知前端将搜索哪些源
source_done → 每个数据源完成时推送（源名称 + 篇数）
progress → 文字进度提示
done → 全部结果
pdf_update → PDF 深度查找结果（异步补充，不阻塞结果展示）前端会实时展示每个数据源的完成状态（Perplexity 风格的进度网格）。
搜索去重合并
10 个数据源搜出来的论文会有大量重复。去重策略：
1. DOI 精确匹配（最可靠） 2. 标题规范化后模糊匹配（去除标点、统一小写、计算编辑距离） 3. 合并时保留各来源最优字段（优先选有摘要、有 PDF 的版本）
Key 的安全设计
用户的 DeepSeek API Key 只存在浏览器的 localStorage，不会发送到我的服务器（除了每次搜索请求里作为参数直接转发给 DeepSeek，不落库不记录）。
后端做了基础安全加固：
• Nginx 限速（搜索接口 5次/分钟，防滥用） • 下载接口域名白名单（SSRF 防护） • 请求体大小限制（Pydantic 字段约束） • 错误信息脱敏（内部异常不暴露给前端）
前端状态管理
没有用 Redux 这类重型方案，全程 React hooks 自定义：
• useSearch— 两阶段搜索（parse → search）+ SSE 事件处理• useModel— 模型选择，localStorage 持久化• usePaperChat— 每篇论文独立对话历史 + 流式输出• useSettings— 搜索参数（数据源多选、条数限制等）• useSearchHistory— 搜索历史，localStorage 持久化
部署
跑在腾讯云轻量服务器（4C4G，Ubuntu）上，用 systemd 管理后端进程，Nginx 做反向代理和静态文件服务，Umami 统计用 Docker Compose 部署。
用 Claude Code 开发的体验
整个项目基本上是用 Claude Code（claude-sonnet-4-6）vibe coding 出来的，自己主要负责提需求、看效果、给反馈，具体的代码实现大部分交给 Claude。
这种开发方式对我来说很顺——不需要记住所有 API 文档，想加什么功能直接描述，Claude 会把涉及的文件都改好，有时候还会主动指出潜在的问题。
当然也踩了不少坑，比如 DeepSeek 的 models.list() 返回格式和 openai SDK 预期不一致、Umami v2 Docker 镜像不支持 BASE_PATH 环境变量、nginx subpath 代理的 trailing slash 问题……这些都是真实踩过的坑。
局限性（诚实说一下）
• 服务器是个人小机器，并发能力有限，访问人多了可能会慢 • 中文论文支持很差（基本不支持），10 个数据源基本都是英文为主 • 部分数据源（Google Scholar）有反爬限制，偶尔会搜不到 • PDF 找不到的情况仍然存在，尤其是较新的付费期刊
试用
地址：http://118.25.192.117
需要一个 DeepSeek API Key（免费注册：https://platform.deepseek.com），Key 仅存本地。
有问题、建议、或者想聊聊的，联系邮箱在网站底部。
只是自己做着玩的工具，能帮到人就很开心 :)
Built with Claude Code · 开源：https://github.com/Dshuishui/ScholarScout
