manage-bibliography
О программе
Этот навык помогает разработчикам управлять библиографическими файлами BibTeX с помощью R-пакетов, таких как RefManageR и bibtex. Он позволяет анализировать, объединять, удалять дубликаты и генерировать записи .bib по идентификаторам, таким как DOI, а затем экспортировать очищенные файлы. Используйте его при создании или очистке библиографий для проектов на R Markdown/Quarto или при объединении файлов от соавторов.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/manage-bibliographyСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
管書目
以 R 建、合、去重 BibTeX 書目檔。此技涵書目管之全期:解既 .bib 檔為結構化 R 物、自識別字(DOI、ISBN、arXiv ID)生新項、以智去重合多書目、並出淨一致格式之 .bib。
用時
- 為 R Markdown 或 Quarto 項目建新 .bib
- 合自多合作者或源之書目
- 去經複貼積之 .bib 之重
- 自 DOI 或他識別字程序化生 BibTeX 項
- 清並統一既 .bib(一致之鍵、序之欄)
入
- 必要:一或多 .bib 檔之路,或 DOI/ISBN/arXiv ID 之列
- 可選:出 .bib 檔之路(預設:
references.bib) - 可選:去重策略(
doi、title、both;預設:both) - 可選:序(
author、year、key;預設:key) - 可選:鍵生型(預設:
AuthorYear)
法
第一步:裝並載所需之包
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:**諸包無誤而載。
**敗則:**若 RefManageR 裝敗,察 curl 與 xml2 系統庫是否可得。Ubuntu:sudo apt install libcurl4-openssl-dev libxml2-dev。
第二步:解既 .bib 檔
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$year %||% NA_character_, character(1))
**得:**一 BibEntry 物含檔中諸項。項數配檔中 @article{、@book{ 等塊之數。
**敗則:**若解敗,察未配之括或 .bib 中訛之 UTF-8。以嚴解為後備:bibtex::read.bib()。
第三步:自識別字生項
# From DOI
entry_doi <- RefManageR::GetBibEntryWithDOI("10.1093/bioinformatics/btz848")
# From a vector of DOIs
dois <- c("10.1093/bioinformatics/btz848", "10.1038/s41586-020-2649-2")
entries <- do.call(c, lapply(dois, function(d) {
tryCatch(
RefManageR::GetBibEntryWithDOI(d),
error = function(e) {
warning(sprintf("Failed to fetch DOI %s: %s", d, e$message))
NULL
}
)
}))
entries <- Filter(Negate(is.null), entries)
**得:**BibEntry 物具全元數據(題、作者、期刊、年、DOI)為每成功解之識別字。
**敗則:**DOI 解依 CrossRef API。若請敗,察網路與 DOI 之有效。大批或受速限;於請間加 Sys.sleep(1)。
第四步:合多書目
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:**一合之 BibEntry 物含二檔之項。
第五步: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:**重項已除。所除重之數已印。
**敗則:**若題比過激(除非重者),升相似閾至 0.95 上,或僅用 method = "doi"。
第六步:序並出
# 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 檔寫於盤,格式一致,每塊一項,依引鍵字母序。
**敗則:**若 WriteBib 生編碼之疑,確 R 會 locale 支援 UTF-8:Sys.setlocale("LC_ALL", "en_US.UTF-8")。
驗
- 出 .bib 檔無誤而解:
RefManageR::ReadBib("references.bib") - 項數合預期(入數減重)
- 無重 DOI 存:出中諸 DOI 皆唯一
- 諸項具引鍵
- 每項類之所需欄皆具(作者、題、年至少)
- 檔為有效 BibTeX(以
bibtex::read.bib()試)
陷
- 編碼之疑:Latin-1 重音之 .bib 破 UTF-8 解者。先轉編碼:
iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8 old.bib > new.bib - 未配之括:單一缺之
}靜失項。大檔解前驗括之衡 - DOI 速限:CrossRef 節未認證之請。以
RefManageR::BibOptions(check.entries = FALSE)設禮之信並批請 - 鍵衝突:合具重鍵之檔(二者皆有
Smith2020)靜蓋。合後重生鍵 - 題中之 LaTeX:題含
{DNA}或$\alpha$需謹處;RefManageR 保之而下游工具或剝之
參
format-citations— 格式書目項為樣之引validate-references— 驗 .bib 項之全與 DOI 之可解../reporting/format-apa-report— 以書目生 APA 格之報../r-packages/write-vignette— 建引參考之包篇
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
