Кто писал обзор литературы, знает этот путь. Один и тот же запрос надо составить для трёх баз, у каждой свой синтаксис. Потом списки склеиваются, из них убираются повторы, прочитываются сотни аннотаций. PDF скачиваются по одному через «Войти через организацию», список литературы оформляется по ГОСТ. В конце нужна схема PRISMA, и цифры для неё приходится собирать задним числом. Почти всё здесь — механическая работа.
Ниже — как автоматизировать каждый шаг с помощью открытых API, с примерами запросов, которые можно проверить у себя. И бесплатная программа для Windows и Mac, в которой это собрано вместе. Я её автор, поэтому об ограничениях честно рассказано в отдельном разделе.
Шаг 1. Один запрос — три базы
У каждой базы свой язык запросов: в Scopus это TITLE-ABS-KEY(...), в Web of Science — TS=(...), в OpenAlex — параметры search и filter. При переписывании запроса легко ошибиться в скобках. Поэтому программа собирает все три запроса из одного списка слов: одно понятие — одна строка, синонимы — через точку с запятой. Синонимы внутри строки соединяются через OR, строки между собой — через AND, словосочетания берутся в кавычки.
Например, для обзора о биоугле из кофейной гущи нужно ввести две строки:
spent coffee grounds; coffee waste biochar; pyrolysis
Годы — 2015–2025, типы — статьи и обзоры. Получается так (переносы строк добавлены для читаемости):
Scopus: TITLE-ABS-KEY(("spent coffee grounds" OR "coffee waste") AND (biochar OR pyrolysis)) AND PUBYEAR > 2014 AND PUBYEAR < 2026 AND (DOCTYPE(ar) OR DOCTYPE(re)) WoS: TS=(("spent coffee grounds" OR "coffee waste") AND (biochar OR pyrolysis)) AND PY=(2015-2025) AND DT=(Article OR Review) OpenAlex: search=("spent coffee grounds" OR "coffee waste") AND (biochar OR pyrolysis) filter=from_publication_date:2015-01-01,to_publication_date:2025-12-31,type:article|review
Все три запроса видны в окне, перед поиском их можно поправить руками. Дальше программа идёт в API:
Scopus Search API. Нужен ключ разработчика Elsevier и доступ организации: запросы должны идти из сети вуза или с институциональным токеном. Если доступа нет, программа так и пишет, а не сообщает «неверный ключ».
Web of Science Starter API. У Clarivate есть бесплатный план с жёсткими лимитами на число запросов, поэтому программа делает паузу между страницами выдачи.
OpenAlex. Открытая база, бесплатный ключ поднимает лимиты.
Результаты объединяются по DOI без учёта регистра: одна запись — один DOI, источники запоминаются. Программа сохраняет, сколько записей найдено в каждой базе, сколько было повторов и записей без DOI. Эти цифры понадобятся для схемы PRISMA.
Без ключей тоже можно работать, в режиме «через браузер». Программа открывает Scopus или расширенный поиск WoS с подставленным запросом, вы делаете экспорт, и программа сама подхватывает файл из «Загрузок». Она читает экспорт WoS (Plain text и Tab‑delimited) и Scopus (CSV и RIS).
Проверить, хватает ли слов, помогает OpenAlex. Программа берёт 50 самых подходящих работ и считает, какие ключевые слова и темы у них встречаются чаще всего.
OpenAlex можно попробовать и без программы, из командной строки:
curl -G "https://api.openalex.org/works" \ --data-urlencode 'search=("spent coffee grounds" OR "coffee waste") AND (biochar OR pyrolysis)' \ --data-urlencode 'filter=from_publication_date:2015-01-01,to_publication_date:2025-12-31,type:article|review' \ --data-urlencode 'per-page=25' \ --data-urlencode 'select=doi,title,publication_year'
6 ноября 2026 года OpenAlex нашёл по этому запросу 3978 записей. Чтобы выгрузить больше одной страницы, нужен параметр cursor.
Шаг 2. Отбор по названиям и аннотациям
Для отбора нужны аннотации, а в ответе поисковых API их часто нет. Программа бесплатно дозагружает данные по DOI: аннотацию — из OpenAlex, библиографию (авторы, том, выпуск, страницы) — из Crossref. Запросы идут пачками: до 50 DOI за раз в OpenAlex и по 20 — в Crossref.
Первая тонкость: OpenAlex хранит аннотацию не текстом, а «перевёрнутым индексом», то есть словарём «слово → позиции». Текст собирается обратно так:
def abstract_from_inverted_index(inv: dict) -> str: words = sorted((pos, word) for word, positions in inv.items() for pos in positions) return " ".join(word for _, word in words)
Вторая тонкость: у статей Elsevier аннотаций в OpenAlex нет, издатель их не отдаёт. Для таких статей программа ищет аннотацию в Europe PMC. Это помогает с работами, которые индексирует PubMed, но не со всеми.
Сам отбор устроен так: на экране одна статья, слова из запроса подсвечены, решение принимается клавишей. 1 — подходит, 2 — под вопросом, 3 — не подходит. Для исключённых статей есть кнопки причин: «не по теме», «не тот объект», «не тот тип публикации», «другой язык». Решения сохраняются, из отобранных статей можно сделать новый список. Снимок ниже сделан на тестовых данных.
Шаг 2½. Что пропустил поиск: ссылки и отозванные статьи
Поиск по ключевым словам всегда что‑то упускает: статья может называться иначе или использовать другие термины. В систематических обзорах поэтому делают «снежный ком»: смотрят, на какие работы ссылаются уже отобранные статьи и какие работы ссылаются на них. OpenAlex отдаёт и то и другое бесплатно.
Найти статью по DOI и узнать её идентификатор и список литературы:
curl "https://api.openalex.org/works/doi:10.1136/bmj.n71?select=id,referenced_works,cited_by_count"
Кто на неё ссылается (самые цитируемые первыми; W… — идентификатор из ответа выше):
curl -G "https://api.openalex.org/works" \ --data-urlencode 'filter=cites:W3118615836' \ --data-urlencode 'sort=cited_by_count:desc' \ --data-urlencode 'select=doi,display_name,publication_year'
Программа делает это для всех статей, отмеченных «подходит». Кандидаты ранжируются по тому, со сколькими отобранными статьями они связаны: работа, на которую ссылаются пять ваших статей, почти наверняка важна. Добавленные так статьи попадают в отбор и в схеме PRISMA считаются отдельной строкой: «найдено по ссылкам».
Вторая находка — отозванные статьи (retracted). Журналы иногда отзывают работы из‑за ошибок или подлога, а сослаться на такую в диссертации неприятно. В OpenAlex у каждой работы есть поле is_retracted:
curl "https://api.openalex.org/works/doi:10.1016/S0140-6736(97)11096-0?select=display_name,is_retracted"
Это известная статья Wakefield (Lancet, 1998), отозванная в 2010 году: ответ — "is_retracted": true. Программа проверяет так все статьи списка и помечает отозванные красным в отборе и в списке литературы.
Шаг 3. PDF через подписку вуза
Самый утомительный шаг — скачать полные тексты, на которые у вуза есть подписка. Программа делает это через отдельный браузер с собственным профилем: Яндекс.Браузер, Edge или Chrome, смотря что установлено. Управляет она им через Chrome DevTools Protocol (Playwright).
Как это выглядит:
Один раз вы входите на сайты издательств через «Войти через организацию» (Shibboleth / OpenAthens). Вход сохраняется в профиле этого браузера.
Перед скачиванием программа открывает вкладки издательств: ScienceDirect, SpringerLink, Nature, Wiley, ACS, Taylor & Francis, Oxford Academic, MDPI, Frontiers, CNKI и eLIBRARY.RU. Потом ждёт, пока на них не останется проверок «вы не робот». Капчу проходите вы сами, программа её не обходит.
Дальше статьи скачиваются по одной, можно отойти от компьютера. Если проверка выскочит посреди работы, программа покажет предупреждение и подождёт. Статья, которую так и не удалось открыть, уходит в конец очереди.
Важно про нагрузку и условия подписок. По умолчанию между статьями пауза 10 секунд, а в день — не больше 300 попыток. Это не формальность. Во многих лицензиях издательств массовое автоматическое скачивание запрещено, и за нарушение издательство может закрыть доступ всему вузу. Скачивайте то, что действительно нужно для обзора, и уточните правила в своей библиотеке.
Итог записывается в файл «Отчёт.csv»: что скачано, а что нет.
Шаг 4. Список литературы и схема PRISMA
ГОСТ Р 7.0.100–2018 оформляется встроенным модулем, без интернета. Правила такие:
при одном‑трёх авторах первый стоит в заголовке, а все — после косой черты; при четырёх все стоят после косой черты; при пяти и больше — первые три и «[и др.]» / «[et al.]»;
обозначения русские или английские: Т./Vol., №/No., С./P.;
там, где у статьи вместо страниц номер, ставится номер статьи;
сначала идут русские источники, потом на латинице.
Встроены и другие стили: APA 7, Vancouver, IEEE, ACS, Chicago, Nature, Elsevier Harvard. Для стиля конкретного журнала используется приём, о котором многие не знают: doi.org сам оформляет ссылку в любом из стилей Citation Style Language. Их около 11 тысяч, те же, что в Zotero и Mendeley. Достаточно указать нужный формат в заголовке Accept:
curl -LH "Accept: text/x-bibliography; style=apa; locale=en-US" https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Ответ:
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. Bmj, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Обратите внимание на «Bmj». Оформление получается настолько хорошим, насколько хороши метаданные в Crossref, поэтому готовый список стоит просмотреть глазами.
Список сохраняется в.txt и.docx (с курсивом), а для менеджеров ссылок — в.ris (Zotero, EndNote) и.bib (LaTeX).
Схема PRISMA. Цифры для неё программа собирает по ходу работы: — сколько записей найдено в каждой базе; — сколько было повторов и записей без DOI, сколько убрано вручную; — сколько статей исключено на отборе и по каким причинам; — сколько полных текстов скачано и сколько получить не удалось.
В конце получается упрощённая схема по образцу PRISMA 2020: на экране, текстом и картинкой PNG. Снимок ниже сделан на тестовых данных.
ИИ‑помощник — по желанию
Всё описанное выше работает без ИИ. При желании можно подключить помощника на своём ключе одного из сервисов: Perplexity, ChatGPT, Claude, GigaChat или YandexGPT. Ключ хранится только на вашем компьютере, деньги за запросы списывает сам сервис, программа показывает, сколько потрачено.
Что умеет помощник:
Подбирает слова для поиска. Тему, описанную своими словами, он превращает в 2–4 понятия, у каждого до шести английских синонимов. Они сразу встают в поле ключевых слов в формате из шага 1.
Делает предотбор. Читает аннотации пачками по 10 и советует «подходит / под вопросом / не подходит» с причиной. Совет остаётся советом: решение в отборе не меняется, пока вы его не примете.
Переводит название и аннотацию на язык интерфейса.
Собирает таблицу по статьям для Excel. Читает текст скачанных PDF (или аннотации, если PDF нет) и заполняет столбцы. По умолчанию это объект, метод, условия и главные результаты, столбцы можно поменять.
Предлагает план обзора: 4–8 разделов, раскладывает по ним отобранные статьи и пишет, чего не хватает в литературе. Это черновик, а не готовый текст.
В сервис уходят тема, названия и аннотации, а для таблицы — ещё и текст PDF, без списка литературы.
Как это устроено
Для тех, кому интересно, что внутри:
Python 3.13 поставляется вместе с программой: на Windows — официальная сборка CPython из NuGet, на Mac — сборки python‑build‑standalone сразу для Apple silicon и Intel. Ничего не нужно устанавливать: архив распаковывается в любую папку.
Окно программы — HTML‑страница. Её отдаёт локальный сервер на 127.0.0.1, и каждый запрос к нему проверяется по токену. Открывается страница в Edge в режиме приложения.
Ключи API лежат в профиле пользователя Windows. В окне видны только последние четыре символа ключа, в журналы ключи не пишутся.
Каждое изменение собирается и проверяется в GitHub Actions на Windows и на macOS: распаковка, запуск, тесты, автообновление, браузер. На странице релиза указана контрольная сумма SHA-256 архива.
Ограничения
Windows 10 и 11; версия для Mac — бета: она собирается и проверяется автоматически, но отзывов живых пользователей пока мало. На Mac при первом запуске нужно нажать «Всё равно открыть» в настройках безопасности: подписи Apple у программы нет.
У программы нет цифровой подписи, поэтому при первом запуске Windows SmartScreen предупредит о неизвестном издателе. Исходный код можно посмотреть на GitHub, а архив — сверить по контрольной сумме.
Скачиваются только полные тексты, на которые есть подписка у вашей организации. Для Scopus API тоже нужен доступ организации.
Аннотации есть не у всех статей (см. выше про Elsevier).
ИИ ошибается и в синонимах, и в предотборе, поэтому решения остаются за вами.
Лицензия: пользоваться и делиться официальным архивом можно свободно и бесплатно, менять программу для себя тоже можно. Продавать её и распространять изменённые версии без разрешения автора нельзя. Иначе говоря, код открыт для чтения, но это не open source в строгом смысле.
Попробовать
Скачать: https://github.com/solzeworot‑commits/article‑downloader (архив для Windows около 55 МБ, для Mac — около 140 МБ, на странице релиза есть инструкция). Вопросы и ошибки: чат в Telegram https://t.me/ArticleDownloaderChat или Issues на GitHub.
Интересно услышать в комментариях: какие шаги литобзора отнимают у вас больше всего времени и каких баз или издательств не хватает?
