MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

manage-bibliography

pjt222
업데이트됨 6 days ago
15 조회
17
2
17
GitHub에서 보기
메타general

정보

이 스킬은 RefManageR 및 bibtex와 같은 R 패키지를 사용하여 개발자들이 BibTeX 참고문헌 파일을 관리하는 데 도움을 줍니다. DOI와 같은 식별자로부터 .bib 항목을 파싱, 병합, 중복 제거 및 생성하고, 정리된 파일을 내보낼 수 있습니다. R Markdown/Quarto 프로젝트에서 참고문헌을 생성하거나 정리하거나, 협력자 파일을 병합하는 데 사용하세요.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/manage-bibliography

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

管參書

以 R(RefManageR、bibtex)造、合、去重 BibTeX 參書。析 .bib 為 R 結構,以 DOI 或題似合去重,由 DOI/ISBN/arXiv ID 生項,出淨排 .bib。

  • 為 R Markdown 或 Quarto 項造新 .bib
  • 合多協作者或源之參書
  • 去重於複製積之 .bib
  • 由 DOI 或他識程生 BibTeX 項
  • 清並標現 .bib(一致鍵、排字段)

  • :一或多 .bib 之路,或 DOI/ISBN/arXiv ID 列
  • :出 .bib 路(默 references.bib
  • :去重策(doititleboth;默 both
  • :排序(authoryearkey;默 key
  • :鍵生式(默 AuthorYear

一:裝並載包

required_packages <- c("RefManageR", "bibtex", "stringdist")
missing <- required_packages[!vapply(required_packages, requireNamespace,
                                     logical(1), quietly = TRUE)]
if (length(missing) > 0) install.packages(missing)

library(RefManageR)

得:諸包載無誤。

敗:RefManageR 裝敗→查 curlxml2 系統庫。Ubuntu:sudo apt install libcurl4-openssl-dev libxml2-dev

二:析現 .bib

bib <- RefManageR::ReadBib("references.bib", check = FALSE)
message(sprintf("Parsed %d entries from references.bib", length(bib)))

# Inspect structure
print(bib[1:3])

# Access fields programmatically
keys <- names(bib)
years <- vapply(bib, function(x) x$year %||% NA_character_, character(1))

得:含諸項之 BibEntry。項計匹文件中 @article{@book{ 塊數。

敗:析敗→查未匹括號或 .bib 中無效 UTF-8。bibtex::read.bib() 為嚴格析之退。

三:由識生項

# From DOI
entry_doi <- RefManageR::GetBibEntryWithDOI("10.1093/bioinformatics/btz848")

# From a vector of DOIs
dois <- c("10.1093/bioinformatics/btz848", "10.1038/s41586-020-2649-2")
entries <- do.call(c, lapply(dois, function(d) {
  tryCatch(
    RefManageR::GetBibEntryWithDOI(d),
    error = function(e) {
      warning(sprintf("Failed to fetch DOI %s: %s", d, e$message))
      NULL
    }
  )
}))
entries <- Filter(Negate(is.null), entries)

得:各成功識之 BibEntry 附全元(題、作、刊、年、DOI)。

敗:DOI 解依 CrossRef API。請求敗→查網連與 DOI 是否有效。大批量或限速;請求間加 Sys.sleep(1)

四:合多參書

bib1 <- RefManageR::ReadBib("project_a.bib", check = FALSE)
bib2 <- RefManageR::ReadBib("project_b.bib", check = FALSE)

# Simple merge
merged <- c(bib1, bib2)
message(sprintf("Merged: %d + %d = %d entries (before dedup)",
                length(bib1), length(bib2), length(merged)))

得:含二文件項之合 BibEntry。

五:去重

deduplicate_bib <- function(bib, method = "both") {
  n_before <- length(bib)
  keys_to_remove <- c()

  for (i in seq_along(bib)) {
    if (names(bib)[i] %in% keys_to_remove) next
    for (j in seq(i + 1, length(bib))) {
      if (j > length(bib)) break
      if (names(bib)[j] %in% keys_to_remove) next

      is_dup <- FALSE
      if (method %in% c("doi", "both")) {
        doi_i <- bib[[i]]$doi %||% ""
        doi_j <- bib[[j]]$doi %||% ""
        if (nzchar(doi_i) && nzchar(doi_j) && tolower(doi_i) == tolower(doi_j)) {
          is_dup <- TRUE
        }
      }
      if (!is_dup && method %in% c("title", "both")) {
        title_i <- tolower(gsub("[^a-z0-9 ]", "", tolower(bib[[i]]$title %||% "")))
        title_j <- tolower(gsub("[^a-z0-9 ]", "", tolower(bib[[j]]$title %||% "")))
        if (nzchar(title_i) && nzchar(title_j)) {
          sim <- 1 - stringdist::stringdist(title_i, title_j, method = "jw")
          if (sim > 0.95) is_dup <- TRUE
        }
      }
      if (is_dup) keys_to_remove <- c(keys_to_remove, names(bib)[j])
    }
  }

  if (length(keys_to_remove) > 0) {
    bib <- bib[!names(bib) %in% keys_to_remove]
  }
  message(sprintf("Deduplication: %d -> %d entries (%d duplicates removed)",
                  n_before, length(bib), n_before - length(bib)))
  bib
}

merged <- deduplicate_bib(merged, method = "both")

得:重項除。除重數印。

敗:題比過激(除非重)→升似閾 > 0.95 或僅用 method = "doi"

六:排並出

# Sort by citation key
sorted_bib <- sort(merged, sorting = "nyt")  # name-year-title

# Export to .bib file
RefManageR::WriteBib(sorted_bib, file = "references.bib", biblatex = FALSE)
message(sprintf("Wrote %d entries to references.bib", length(sorted_bib)))

得:淨 .bib 寫於盤附一致格、一項一塊、按引鍵字排。

敗:WriteBib 生編誤→確 R 會話 locale 支 UTF-8:Sys.setlocale("LC_ALL", "en_US.UTF-8")

  • 出 .bib 無誤析:RefManageR::ReadBib("references.bib")
  • 項計合預(入計減重)
  • 無重 DOI:諸出 DOI 獨
  • 諸項有引鍵
  • 類所需字段存(至少作、題、年)
  • 文件為有效 BibTeX(以 bibtex::read.bib() 測)

  • 編問題:.bib 含 Latin-1 重音破 UTF-8 析。先轉編:iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8 old.bib > new.bib
  • 未匹括號:缺一 } 默棄項。大文件前驗括號平
  • DOI 限速:CrossRef 節未認請求。以 RefManageR::BibOptions(check.entries = FALSE) 設禮郵並批請求
  • 鍵衝:合重鍵文件(皆有 Smith2020)默覆。合後重生鍵
  • LaTeX 於題:題含 {DNA}$\alpha$ 需謹處;RefManageR 保之而下游工或剝

  • format-citations - 格參書項為式引
  • validate-references - 驗 .bib 項全與 DOI 解
  • ../reporting/format-apa-report - 以參書生 APA 格報
  • ../r-packages/write-vignette - 造引參之包 vignette

GitHub 저장소

pjt222/agent-almanac
경로: i18n/wenyan-ultra/skills/manage-bibliography
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

연관 스킬

content-collections

메타

이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.

스킬 보기

polymarket

메타

이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.

스킬 보기

creating-opencode-plugins

메타

이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기

sglang

메타

SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.

스킬 보기