最近完成了一件以前觉得"迟早要做但一直拖着"的事：把一个检索结果里的几百篇文献，使用AI，完成了大部分文献的批量下载。

以前的做法，相信很多人都经历过——打开 PubMed，找到文章，点进去，找 PDF 链接，下载，再回来，找下一篇……循环几十次之后，整个人像机器一样整天无脑点鼠标。

这次我换了一种方式，让 AI帮助想办法来做这件事。过程挺有意思，感觉又一次探索了AI能做什么，拓展了我对它功能边界的认识。

流程是这样的

第一步：从 PubMed 导出检索结果

PubMed 支持把检索结果批量导出成文件，包含每篇文章的标题、作者、DOI、PMID 等基本信息。成为一个txt文件。以往这个txt很难编辑，直接用表格读，也不能信息对应归类。只能导出到.bib 等格式，给到文献管理软件，例如给到endnote，然后再从endnote里导出表格式的题录。

但是现在有AI帮助，可以自动识别这个txt中的字段名，迅速生成整齐表格。

第二步：让 AI尝试分析问题写对应的脚本

我把需求描述给 AI：给定一批 DOI，尝试获取每篇文章的全文 PDF，并按规则命名保存到本地文件夹。

AI生成的脚本会依次尝试不同的获取路径：

• 优先走公开渠道：部分期刊本身开放获取，或者有合规的公开全文数据库，这部分脚本可以直接在任何网络环境下跑；（Skill 见文末分享）

• 再走所属机构（学校）的VPN渠道：有些文献需要通过所属机构（学校）账号或 VPN 才能访问，脚本会在连接机构网络的环境下尝试这部分。这部分也涉及到权限，就不继续展开了。

第三步：检查结果，人工补充

脚本跑完之后，会生成一份日志，会列出下载成功、失败的文献以及失败的原因。

之后再手动过一遍，进行必要的人工下载。

这套流程适合什么场景？

用下来，我觉得以下几类情况特别值得试试：

场景一：系统综述或 Meta 分析的文献准备阶段

这类工作往往要从几百甚至上千篇检索结果里筛文献，在筛选之前需要先把摘要、全文都拿到手。手动下载会让这个阶段变得格外漫长，批量脚本可以把这部分时间压缩到极低。

场景二：开题阶段的大范围文献调研

开题时需要快速建立对某个领域的整体认知，往往要读很多文章、拉很长的参考书单。这时候有一个本地的全文文件夹，比反复在线查找要方便得多。

场景三：团队定期更新文献库

如果你的课题组有固定的关注领域，可以定期跑一次检索+下载，把新出的相关文献自动收进来，省去人工盯着数据库的麻烦。

开放数据库的全文下载Skill 分享

它会做这几件事：

• 解析题录里的 DOI、PMID、PMCID

• 查询公开开放全文链接

• 保存为 `序号_标题.pdf`

• 生成 `download_manifest.csv`

• 对每条失败记录写清楚原因

这个 skill 的功能很明确：只下载开放全文，不使用插件、不绕过付费墙。

下载skill，给到AI装载，下次同样的场景就可以调用了

https://github.com/zhli6342-creator/public-literature-download

一边做这个Skill, 又有一个新想法冒出来，既然这是一个可以脱离AI完成的自动化程序，那是否可以独立生成一个类似软件的工具呢？又和AI聊了一会儿，生成了一个工具包，可以独立下载、解压缩、工作。

于是有了这个可以独立使用的工具包：

我用夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b9bc39964025

使用方法：解压后(压缩包密码 gongzhonghao-fanhuashi )双击 start.bat，然后打开 http://localhost:4319。界面支持上传 TXT/CSV（表头格式为`序号`, `文献名`, `DOI`, `PMID`, `PMCID`），设置并发数和试跑数量，下载完成后会生成 download_manifest.csv，PDF 和报告会保存在 downloads/<job-id>/ 下。

最后

这次尝试让我意识到，很多"烦但必须做"的环节，其实是可以借助 AI 工具降低阻力的。它可以帮你把精力留给真正需要思考的部分。

并且 每一次使用AI完成的工作，都可以开发为一个skill，或者独立工具，这也是非常有趣的事。