VisionXLab/CitationClaw

해결하는 문제

연구자, 보조금 작성자, 평가자는 논문이 어떻게 인용되고 누구에 의해 인용되었는지 보여줘야 하는 경우가 많지만, Google Scholar, 메타데이터 데이터베이스, PDF를 수동으로 조사하는 것은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. CitationClaw는 전체 프로세스를 자동화합니다: 논문 제목이나 Google Scholar 프로필을 제공하면 인용 논문을 크롤링하고, 저자 및 기관 세부 정보를 수집하고, 저명한 학자를 식별하고, 연구가 인용된 실제 문장을 가져와 모든 것을 독립형 HTML 보고서로 패키징합니다. 이 보고서는 연구 요약, 보조금 신청, 학술 프레젠테이션에서 재사용할 수 있습니다.

작동 방식

CitationClaw v2는 5단계 파이프라인을 실행합니다:

1. 인용 항목 발견 – 논문 또는 프로필의 시작점을 찾습니다.
2. 인용 논문 검색 – ScraperAPI를 통해 Google Scholar를 사용하여 인용 논문 목록을 가져옵니다.
3. 저자 및 메타데이터 수집 – OpenAlex, Semantic Scholar, arXiv, Web of Science Starter API 및 PDF 기반 폴백에서 구조화된 데이터를 가져옵니다.
4. 학자 영향 평가 – 검색 가능한 LLM을 사용하여 저명한 학자를 사전 필터링, 캐싱, 검증합니다.
5. 인용 맥락 추출 – 인용 PDF를 다운로드, 파싱, 검토하여 연구를 언급하는 실제 문장을 복구합니다.
6. 보고서 생성 – 차트, 지식 그래프, 인용 설명, 비용 요약이 포함된 Excel 시트, JSON 및 자체 포함 HTML 대시보드를 만듭니다.

아키텍처는 Skills Runtime을 사용하여 교체 가능한 단계 스킬을 등록하고 TaskExecutor가 흐름을 조정합니다. 모델 역할은 분리됩니다: 검색 가능한 LLM은 학자 검증을 처리하고, 더 저렴한 경량 모델은 보고서 생성 및 인용 맥락 추출을 처리할 수 있습니다. 깊이, 실행 시간, 비용의 균형을 맞추기 위해 세 가지 서비스 계층(Basic, Advanced, Full)이 있습니다. 인용 수가 1000개를 초과하는 논문의 경우 연도 순회 옵션이 Google Scholar 쿼리를 연도별로 분할하여 검색 엔진의 표시 제한을 우회합니다.

v2 버전은 v1의 아키텍처 업그레이드입니다: 순수 LLM 추출 대신 구조화된 API를 우선 사용하고, PDF 다운로드/파싱 파이프라인을 추가했으며(v1에는 없음), 비용 절감을 위해 대량 캐싱을 수행합니다. README에 따르면 v2는 LLM 토큰 소비를 v1의 약 1/5로 줄이고 전체 벤치마크 점수를 42.33에서 68.98로 개선했습니다.

대상 사용자

• 논문이 어떻게 인용되고 누구에 의해 인용되는지 이해하려는 연구자.
• 연구 영향에 대한 구체적인 증거가 필요한 보조금 작성자 및 평가자.
• 연례 검토, 프레젠테이션 또는 재직 심사 자료를 준비하는 학자.
• 수동 크롤링 없이 공유 가능하고 자체 포함된 인용 영향 보고서가 필요한 모든 사람.

주요 기능

• PDF 기반 인용 맥락 – 연구를 인용하는 실제 문장을 추출합니다(의역이 아님). v1 대비 가장 큰 개선점입니다(+32.45 벤치마크 포인트).
• 구조화된 메타데이터 우선 – 신뢰할 수 없는 LLM 전용 저자 조회 대신 OpenAlex, Semantic Scholar, arXiv, Web of Science 및 PDF 폴백을 사용합니다.
• 세 가지 서비스 계층 – Basic, Advanced, Full을 통해 깊이, 실행 시간, 비용을 제어할 수 있습니다.
• 비용 효율적 – v2는 LLM 토큰 소비를 v1의 약 1/5로 줄입니다.
• 자체 포함 HTML 보고서 – 차트, 지식 그래프, 비용 요약, AI 어시스턴트 진입점이 포함된 단일 브라우저 읽기 가능 파일. 재크롤링 없이 캐시에서 재구축할 수 있습니다.
• 대규모 인용 수 연도 순회 – Google Scholar를 연도별로 쿼리하여 인용 수가 1000개를 초과하는 논문을 처리합니다.
• 구성 가능한 통합 – 선택적 ScraperAPI, Semantic Scholar API, Web of Science Starter API, 복잡한 PDF용 MinerU, 인증된 출판사 다운로드용 CDP 디버그 포트.
• 사전 점검 모델 확인 – UI는 전체 실행 전에 LLM 연결을 테스트할 수 있습니다.