Scholarcy adskiller sig fra resten af AI-research-feltet ved at være rentdyrket på ét workflow: omdan et paper til en struktureret oversigt med faste sektioner — Highlights, Key Concepts, Methodology, Conclusions, Citations — så du kan beslutte i løbet af 60 sekunder, om papiret er værd at læse i dybden.
Det er en anden filosofi end Elicit (som søger på tværs af papers og besvarer forskningsspørgsmål) eller Scispace (chat-først). Scholarcy er læseværktøjet, ikke søgeværktøjet. Du har allerede fundet papiret — Scholarcy beslutter for dig om det skal i "læs grundigt"-bunken eller i "skim og citér"-bunken.
Flashcard-formatet er det mest værdifulde output. Hvert paper bliver til ét card med faste felter, så du kan sammenligne 20 papers på samme dimensioner uden at skulle koge dem ned manuelt. Ekstraktion af figurer og tabeller fungerer godt på papers med standardlayout (IMRAD, Springer/Elsevier-skabeloner) — på papers med utraditionel typografi eller scannede PDF'er falder kvaliteten markant.
Integrationerne med Zotero, RefWorks og Markdown/RIS-export er det der gør Scholarcy brugbar i en faktisk research-pipeline frem for et engangsværktøj. Du kan trække flashcards direkte ind i Obsidian eller Notion og bygge et søgbart litteraturarkiv ud af det.
Største begrænsning: kun engelsk. Et dansk paper får en sammenfatning der ofte mangler nuancer eller citerer felter forkert. Skal du arbejde med dansk forskningslitteratur, skal du et andet sted hen.
