结构化科学知识平台
各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
science-database.com 将自己定位为“The Knowledge Interface”，即连接原始科研与终端理解的知识接口。它把来自 arXiv、PubMed、Nature、OpenAlex、Semantic Scholar 等来源的科研内容整理成结构化、带证据评级的知识，并同时提供网页、API响应和Markdown文件三种形态，面向读者、开发者与AI系统。
平台的核心不是通用聊天机器人，而是面向AI应用的数据层。每篇文章可作为语义化网页展示，包含 Schema.org JSON-LD、证据徽章、多层摘要和相关研究；开发者可通过 REST 与 GraphQL API 获取结构化数据，并按学科、证据等级、研究类型过滤；AI Agent 可直接使用 Markdown、YAML frontmatter、llms.txt 索引和批量ZIP下载接入RAG管线。其证据系统按研究类型、同行评审、复现状态等给出A-D等级，但正文未说明评级是人工、自动还是混合完成。
文本明确提到 API “Rate-limited & free”，说明存在限流免费访问；但没有披露具体调用额度、注册流程、付费套餐、商业授权或SLA。集成侧较友好，REST、GraphQL、JSON-LD、Markdown与llms.txt组合覆盖了搜索应用、知识库同步和LLM喂数等常见需求。
优点是格式面向机器、证据元数据清晰，并试图补足 Google Scholar 仅检索、Science Daily 偏浅、Wikipedia 更新慢之间的空白。对AI开发者而言，Markdown和llms.txt尤其有价值。局限也明显：未披露隐私政策、版权授权、API限额、模型来源和证据评级流程；中文支持未见说明；示例技术主题和论文数量有限，实际覆盖率、更新质量与稳定性仍需验证。
它适合做科研主题综述、技术趋势跟踪、科学新闻背景研究，以及为Agent/RAG构建可信科学知识源的团队。中国访问情况正文没有信息，网络连通、支付方式和合规授权均需实测。若需要替代，可对比 OpenAlex、Semantic Scholar、PubMed、arXiv、Elicit、Consensus 等工具。
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面向人和AI的证据评级科学知识库。
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