manage-bibliography
О программе
Этот навык Claude управляет файлами библиографии BibTeX с использованием R-пакетов, таких как RefManageR. Он может анализировать, объединять, удалять дубликаты записей и генерировать цитаты по идентификаторам, таким как DOI или ISBN. Используйте его для очистки, объединения или программного создания .bib файлов для проектов R Markdown или Quarto.
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
管文獻
以 R 創、合並去重 BibTeX 文獻文件。此技能涵文獻管理之全生命:解析既有 .bib 文件為結構化 R 物件、自標識(DOI、ISBN、arXiv ID)生新條目、以智能去重合並多文獻,並匯出潔、一致格式之 .bib 出。
適用時機
- 為 R Markdown 或 Quarto 項目創新 .bib 文件
- 合並多協作者或源之文獻
- 去重因複製粘貼積而長之 .bib 文件
- 自 DOI 或他標識以程式生 BibTeX 條目
- 清並標化既有 .bib 文件(一致鍵、已排之域)
輸入
- 必要:一或多 .bib 文件之路,或 DOI/ISBN/arXiv ID 之清單
- 選擇性:出 .bib 文件路(默認:
references.bib) - 選擇性:去重策略(
doi、title、both;默認:both) - 選擇性:排序(
author、year、key;默認:key) - 選擇性:鍵生模式(默認:
AuthorYear)
步驟
步驟一:裝並載所需套件
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)
預期: 所有套件無誤載。
失敗時: 若 RefManageR 裝敗,查 curl 與 xml2 系統庫可得。Ubuntu 上:sudo apt install libcurl4-openssl-dev libxml2-dev。
步驟二:解析既有 .bib 文件
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$year %||% NA_character_, character(1))
預期: 含文件中所有條目之 BibEntry 物件。條目數匹配文件中 @article{、@book{ 等塊之數。
失敗時: 若解析敗,查 .bib 文件中未匹花括或無效 UTF-8。行 bibtex::read.bib() 為後備以嚴解析。
步驟三:自標識生條目
# From DOI
entry_doi <- RefManageR::GetBibEntryWithDOI("10.1093/bioinformatics/btz848")
# From a vector of DOIs
dois <- c("10.1093/bioinformatics/btz848", "10.1038/s41586-020-2649-2")
entries <- do.call(c, lapply(dois, function(d) {
tryCatch(
RefManageR::GetBibEntryWithDOI(d),
error = function(e) {
warning(sprintf("Failed to fetch DOI %s: %s", d, e$message))
NULL
}
)
}))
entries <- Filter(Negate(is.null), entries)
預期: 每成功解之標識之 BibEntry 物件附完整元數據(標題、作者、期刊、年、DOI)。
失敗時: DOI 解析依 CrossRef API。若請求敗,查網連與 DOI 有效。大批或適速率限制;於請求間加 Sys.sleep(1)。
步驟四:合並多文獻
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)))
預期: 合並之 BibEntry 物件含兩文件之條目。
步驟五:去重條目
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")
預期: 重條目已除。已除重數已印。
失敗時: 若題比較過激(除非重),升相似閾值過 0.95 或僅換 method = "doi"。
步驟六:排序並匯出
# 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)))
預期: 潔 .bib 文件已書於磁,格式一致,每條一塊,按引鍵字母序排。
失敗時: 若 WriteBib 生編碼問題,確 R 會話語系支 UTF-8:Sys.setlocale("LC_ALL", "en_US.UTF-8")。
驗證
- 出 .bib 文件無誤解:
RefManageR::ReadBib("references.bib") - 條目數合期(輸入數減重)
- 無重 DOI 存:出中所有 DOI 唯一
- 所有條目有引鍵
- 依條類所需域已具(至少作者、題、年)
- 文件為有效 BibTeX(以
bibtex::read.bib()測)
常見陷阱
- 編碼問題:含 Latin-1 重音之 .bib 文件破 UTF-8 解析器。先轉編碼:
iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8 old.bib > new.bib - 未匹花括:單缺
}默丟條目。解大文件前驗花括平衡 - DOI 速率限制:CrossRef 節未認證請求。以
RefManageR::BibOptions(check.entries = FALSE)設禮電郵並批請求 - 鍵衝突:合並含重鍵之文件(如兩者皆有
Smith2020)默覆。合後重生鍵 - 題中 LaTeX:含
{DNA}或$\alpha$之題需謹處;RefManageR 保之而下游工具或剝之
相關技能
format-citations- 化文獻條目為樣式引validate-references- 驗 .bib 條目之全與 DOI 解析../reporting/format-apa-report- 以文獻生 APA 格式之報../r-packages/write-vignette- 創引文獻之套件小品
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.
