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name: download-fulltext-pdf
description: 当用户明确要求"下载文献全文"或"获取论文PDF"时使用。通过 DOI 号下载学术论文全文 PDF，支持 arXiv、Sci-Hub、Unpaywall、期刊官网等多源策略。⚠️ 不适用：用户只是想解析或处理已有的 PDF 文件（应使用 pdf skill）、只是想搜索论文信息而无需下载全文、没有提供 DOI/标题/BibTeX 任何标识符。
metadata:
author: Bensz Conan
keywords:
- download-fulltext-pdf
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# 下载文献全文 PDF
## 目标
当用户明确要求"下载文献全文"或"获取论文PDF"时使用。通过 DOI 号下载学术论文全文 PDF，支持 arXiv、Sci-Hub、Unpaywall、期刊官网等多源策略。⚠️ 不适用：用户只是想解析或处理已有的 PDF 文件（应使用 pdf skill）、只是想搜索论文信息而无需下载全文、没有提供 DOI/标题/BibTeX 任何标识符。
## 流程
### 输入
沿用原正文定义的输入、触发条件和适用范围。
### 执行步骤
#### 核心工作流
##### 1. 输入验证与规范化
**必需参数**：
- `doi`: DOI 号（如 `10.1038/nature09492`）
- `output_path`: 输出目录或完整 PDF 文件路径
**可选参数**：
- `title`: 论文标题（作为 DOI 的备选）
- `bibtex`: BibTeX 条目（包含 DOI 或标题信息）
**验证逻辑**：
```python
# 由 scripts/validate_input.py 处理
- DOI 格式规范化（移除多余空格、补全前缀）
- 输出路径检查（目录存在性、写入权限）
- 至少提供一种标识符（DOI/title/bibtex）
```
##### 2. 多源下载策略
**优先级顺序**（按成功率和速度排序）：
| 优先级 | 数据源 | 优势 | 局限 | 触发条件 |
|--------|--------|------|------|----------|
| **1** | arXiv | 稳定可靠 | 仅限预印本论文 | 检测到 arXiv ID（如 `10.48550/arXiv.*`） |
| **2** | Sci-Hub | 覆盖较广、速度快 | 可能有 CAPTCHA | 非 arXiv 或 arXiv 失败 |
| **3** | Unpaywall | 合法开放获取（OA） | 取决于论文是否 OA | Sci-Hub 失败时兜底 |
| **4** | 期刊官网 | 合法渠道 | 常需订阅/登录 | 最后兜底 |
**策略执行**：
```python
# 由 scripts/download_pdf.py 实现
1. 如 DOI 可解析出 arXiv ID → 优先 arXiv
2. 尝试 Sci-Hub（通过 scihub 库）
3. 尝试 Unpaywall（合法 OA 获取）
4. 尝试 DOI 落地页并猜测常见 PDF 路径（期刊官网兜底）
```
##### 3. 下载后验证
**必需检查**（由 `scripts/verify_pdf.py` 处理）：
- [ ] 文件大小 > 0 且非 HTML 页面
- [ ] PDF 文件头正确（`%PDF-`）
- [ ] 文件可被 PyPDF2 解析
**失败处理**：
- 验证失败 → 记录错误 → 尝试下一个数据源
- 所有源失败 → 返回详细错误报告
##### 4. 输出格式
**成功时**：
```markdown
✅ 成功下载论文全文
**来源**: Sci-Hub
**DOI**: 10.1038/nature09492
**文件**: /path/to/paper.pdf
**大小**: 2.3 MB
```
**失败时**：
```markdown
❌ 无法下载论文全文
**尝试过的源**:
- Sci-Hub: CAPTCHA 验证失败
- arXiv: 非 arXiv 论文
- Unpaywall: 无开放获取版本
- 期刊官网: 未找到直接 PDF 链接
**建议**:
1. 手动访问 Sci-Hub 并完成 CAPTCHA 验证
2. 检查 DOI 是否正确
3. 尝试通过期刊官网获取
```
#### AI 动态判断
AI 需要动态处理的场景：
| 场景 | 处理方式 |
|------|----------|
| **CAPTCHA 检测** | 识别错误消息中的 "captcha" 关键词 → 切换数据源 |
| **网络超时** | 增加重试次数（最多 3 次）或切换源 |
| **404/未找到** | 直接切换下一个源，不重试 |
| **文件损坏** | 删除已下载文件，尝试下一个源 |
| **arXiv 检测** | DOI 中包含 arXiv ID → 优先使用 arXiv 源 |
#### 硬编码操作（scripts/）
##### scripts/validate_input.py
输入验证与规范化脚本：
```python
import sys
import re
from pathlib import Path
def normalize_doi(doi: str) -> str:
"""规范化 DOI 格式"""
doi = doi.strip()
if not doi.startswith("10."):
doi = f"10.{doi}" # 尝试补全
return doi
def validate_output_path(path: str) -> Path:
"""验证输出路径"""
path = Path(path).expanduser().resolve()
if path.exists() and path.is_dir():
# 目录：自动生成文件名
return path / "paper.pdf"
if path.parent.exists():
# 完整路径：确保父目录可写
return path
raise ValueError(f"输出路径无效: {path}")
def main():
if len(sys.argv) < 3:
print("用法: python validate_input.py <doi> <output_path>", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
doi = normalize_doi(sys.argv[1])
output_path = validate_output_path(sys.argv[2])
print(f"DOI:{doi}")
print(f"OUTPUT:{output_path}")
if __name__ == "__main__":
main()
```
##### scripts/download_pdf.py
核心下载逻辑（多源策略）：
```python
import sys
import requests
from pathlib import Path
from typing import Optional, Tuple
# 尝试导入 scihub 库（可选依赖）
try:
from scihub import SciHub
HAS_SCIHUB = True
except ImportError:
HAS_SCIHUB = False
class PDFDownloader:
"""多源 PDF 下载器"""
def __init__(self, doi: str, output_path: Path):
self.doi = doi
self.output_path = output_path
self.sources_tried = []
def download_from_scihub(self) -> Tuple[bool, str]:
"""从 Sci-Hub 下载"""
if not HAS_SCIHUB:
return False, "scihub 库未安装"
try:
sh = SciHub()
result = sh.download(self.doi, path=str(self.output_path))
if result and self.output_path.exists():
return True, "Sci-Hub"
return False, "下载失败"
except Exception as e:
error_msg = str(e).lower()
if "captcha" in error_msg:
return False, "CAPTCHA 验证失败"
return False, str(e)
def download_from_arxiv(self) -> Tuple[bool, str]:
"""从 arXiv 下载（检测 arXiv ID）"""
# 简化实现：arXiv 直接下载 URL
arxiv_id = self._extract_arxiv_id()
if not arxiv_id:
return False, "非 arXiv 论文"
url = f"https://arxiv.org/pdf/{arxiv_id}.pdf"
try:
response = requests.get(url, timeout=30)
if response.status_code == 200:
self.output_path.write_bytes(response.content)
return True, "arXiv"
return False, f"HTTP {response.status_code}"
except Exception as e:
return False, str(e)
def download_from_unpaywall(self) -> Tuple[bool, str]:
"""从 Unpaywall 下载（合法 OA）"""
# Unpaywall API 端点
# email 参数建议从 config.yaml 读取；可配置 emails 列表做负载均衡
url = f"https://api.unpaywall.org/v2/{self.doi}"
try:
response = requests.get(url, timeout=30)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data.get("is_oa"):
pdf_url = data.get("best_oa_location", {}).get("url_for_pdf")
if pdf_url:
pdf_resp = requests.get(pdf_url, timeout=30)
if pdf_resp.status_code == 200:
self.output_path.write_bytes(pdf_resp.content)
return True, "Unpaywall"
return False, "无开放获取版本"
except Exception as e:
return False, str(e)
def _extract_arxiv_id(self) -> Optional[str]:
"""从 DOI 或上下文中提取 arXiv ID"""
# 简化实现：检测 DOI 中是否包含 arXiv 信息
# 实际应解析 BibTeX 或标题
return None
def download(self) -> Tuple[bool, str, str]:
"""执行多源下载策略"""
# 策略 1: Sci-Hub
self.sources_tried.append("Sci-Hub")
success, source = self.download_from_scihub()
if success:
return True, source, "成功"
# 策略 2: arXiv（如果是 arXiv 论文）
self.sources_tried.append("arXiv")
success, source = self.download_from_arxiv()
if success:
return True, source, "成功"
# 策略 3: Unpaywall
self.sources_tried.append("Unpaywall")
success, source = self.download_from_unpaywall()
if success:
return True, source, "成功"
# 所有源失败
return False, "", f"尝试过的源: {', '.join(self.sources_tried)}"
def main():
if len(sys.argv) != 3:
print("用法: python download_pdf.py <doi> <output_path>", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
doi = sys.argv[1]
output_path = Path(sys.argv[2]).expanduser().resolve()
downloader = PDFDownloader(doi, output_path)
success, source, message = downloader.download()
if success:
print(f"SUCCESS:{source}")
print(f"FILE:{output_path}")
print(f"SIZE:{output_path.stat().st_size}")
else:
print(f"FAILURE:{message}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
```
##### scripts/verify_pdf.py
PDF 验证脚本：
```python
import sys
from pathlib import Path
def verify_pdf(path: Path) -> Tuple[bool, str]:
"""验证 PDF 文件完整性"""
if not path.exists():
return False, "文件不存在"
if path.stat().st_size == 0:
return False, "文件大小为 0"
# 检查 PDF 文件头
with open(path, "rb") as f:
header = f.read(5)
if header != b"%PDF-":
return False, "无效的 PDF 文件头"
# 尝试用 PyPDF2 解析
try:
import PyPDF2
with open(path, "rb") as f:
PyPDF2.PdfReader(f)
return True, "有效 PDF"
except ImportError:
# PyPDF2 未安装，跳过深度验证
return True, "未安装 PyPDF2，跳过深度验证"
except Exception as e:
return False, f"PDF 解析失败: {str(e)}"
def main():
if len(sys.argv) != 2:
print("用法: python verify_pdf.py <pdf_path>", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
path = Path(sys.argv[1]).expanduser().resolve()
is_valid, message = verify_pdf(path)
if is_valid:
print(f"VALID:{message}")
sys.exit(0)
else:
print(f"INVALID:{message}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
```
#### 配置参数（config.yaml）
```yaml
# 下载策略配置
download:
# Sci-Hub 配置
scihub:
enabled: true
timeout: 30 # 秒
retries: 3
# arXiv 配置
arxiv:
enabled: true
timeout: 30
# Unpaywall 配置
unpaywall:
enabled: true
emails:
- "hwb2012@qq.com"
- "huangwb886@gmail.com"
email_strategy: "round_robin" # round_robin | hash_doi | random
state_file: ".bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/download-fulltext-pdf/state/unpaywall_email_state.json"
email: "" # 兼容旧字段（可选）
# 验证配置
verification:
check_pdf_header: true
require_pypdf2: false # 是否强制要求 PyPDF2
max_file_size: 100_000_000 # 100 MB
# 输出配置
output:
default_filename: "paper.pdf"
overwrite: false # 是否覆盖已存在文件
```
#### 依赖说明
**必需依赖**：
- `requests`（网络请求）
**可选依赖（自动安装）**：
- `scihub`（Sci-Hub 支持，**首次使用时自动安装**）
- `PyPDF2`（PDF 验证，推荐安装）
##### 自动安装机制
当 AI 执行下载任务时，`scripts/download_pdf.py` 会：
1. 检测缺失的可选依赖
2. **提醒用户**将要安装的包（如 `📦 检测到缺失依赖: scihub`）
3. **自动安装**（使用 `pip install`）
4. 安装失败时自动降级到其他数据源
用户无需手动安装，skill 会"开箱即用"。
##### 手动安装（可选）
如果自动安装失败，用户可以手动安装：
```bash
pip install requests scihub PyPDF2
```
#### 使用示例
**示例 1：使用 DOI 下载**
```bash
/skill download-fulltext-pdf "10.1038/nature09492" ./downloads/
```
**示例 2：使用标题下载**
```bash
/skill download-fulltext-pdf --title "Deep Learning" ./downloads/
```
**示例 3：批量下载（从 BibTeX 文件）**
```bash
/skill download-fulltext-pdf --bibtex references.bib ./downloads/
```
### 输出
沿用原正文和配置定义的输出格式与交付物。
### 输出管理
#### BenszAPI 任务工作区
本 Skill 的新任务中间文件统一写入 `./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/`。同一任务复用一个任务根目录；多 Skill 协作才创建 `shared/`。正式交付物不写入该目录，历史隐藏目录只允许显式兼容读取、迁移或清理。
### 校验
#### 质量检查清单
- [ ] DOI 格式正确（以 `10.` 开头）
- [ ] 输出路径可写
- [ ] 至少一种数据源可用
- [ ] 下载后 PDF 验证通过
- [ ] 错误消息清晰可操作
### 失败与恢复
#### 错误处理
| 错误类型 | 表现 | 处理方式 |
|---------|------|----------|
| **CAPTCHA** | Sci-Hub 返回验证码页面 | 切换到 Unpaywall 或期刊官网 |
| **未找到** | 404 或 "not found" | 切换下一个数据源 |
| **超时** | 请求超时 | 重试（最多 3 次） |
| **文件损坏** | PDF 头无效 | 删除并重新下载 |
#### 注意事项
1. **版权合规**：仅用于学术研究，遵守当地版权法律
2. **Sci-Hub 可用性**：Sci-Hub 域名可能变化，需要定期更新
3. **网络环境**：某些地区可能需要代理才能访问 Sci-Hub
4. **CAPTCHA 处理**：遇到 CAPTCHA 时，建议手动完成验证
## 约束
遵守 `.bensz-api` 任务工作区协议和 BAC 贡献记录；不记录 API Key、访问令牌、密码、Cookie、凭据、私有 Prompt 或用户隐私。文件操作限于授权范围，未经授权不执行远程写入、删除或覆盖；Skill 设计缺陷按 `bensz-collect-bugs` 先本地脱敏记录。
#### 与 bensz-collect-bugs 的协作约定
- 因本 skill 设计缺陷导致的 bug，先用 `bensz-collect-bugs` 规范记录到 `~/.bensz-skills/bugs/`，不要直接修改用户本地已安装的 skill 源码；若有 workaround，先记 bug，再继续完成任务。
- 只有用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报时，才用本地 `gh` 上传新增 bug 到 `huangwb8/bensz-bugs`；不要 pull / clone 整个仓库。
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