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写作与研究

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更新于 10-16 04:12

技能介绍

Citation Management 是一个面向学术研究的引用管理技能，旨在帮助研究者在检索、写作和整理参考文献的全过程中系统化地管理引用信息。它提供工具与策略，用于搜索学术数据库、从多个来源提取准确元数据、校验引用信息，并生成格式规范的 BibTeX 条目。该技能强调引用准确性、避免参考文献错误以及保证研究的可复现性，并可与文献综述类技能配合使用。

一、用途与适用场景 该技能适用于以下情形：在 Google Scholar 或 PubMed 中检索特定论文；将 DOI、PMID 或 arXiv ID 转换为格式规范的 BibTeX；提取引用的完整元数据（作者、标题、期刊、年份等）；校验已有引用的准确性；清理和格式化 BibTeX 文件；查找某一领域的高被引论文；核对引用信息是否与实际出版物一致；为手稿或学位论文构建参考文献表；检查重复引用；确保引用格式一致。

二、主要能力

  1. 论文检索：支持 Google Scholar 与 PubMed 检索。Google Scholar 覆盖各学科，支持精确短语、作者、标题、来源期刊、排除词、年份范围等检索语法；PubMed 专注生物医学与生命科学文献（3500 万条以上引用），支持 MeSH 主题词、字段标签、布尔运算符、日期过滤、出版类型过滤，并可通过 E-utilities API 实现自动化。
  2. 元数据提取：可将 DOI、PMID、arXiv ID 或 URL 转换为完整元数据。元数据来源包括 CrossRef API（DOI 主要来源）、PubMed E-utilities（生物医学文献）、arXiv API（物理、数学、计算机、定量生物学预印本）、DataCite API（研究数据集、软件等非传统学术产出）。提取字段涵盖作者、标题、年份、期刊、卷、期、页码、DOI、出版社、ISBN、会议名称、预印本仓库与编号、摘要、关键词、URL 等。
  3. BibTeX 格式化：支持常见条目类型（@article、@book、@inproceedings、@incollection、@phdthesis、@misc），可标准化字段顺序、缩进与空格、标题大小写保护、作者姓名格式、引用键格式，移除多余字段，修复缺失逗号或括号等常见错误，并支持按引用键或年份排序、去重。
  4. 引用校验：检查 DOI 是否可解析、元数据是否与 CrossRef 一致、必填字段是否完整、作者姓名格式、年份与卷期页码的数据一致性、URL 可访问性、重复条目（相同 DOI、相似标题、相同作者/年份/标题组合）以及 BibTeX 语法与引用键唯一性。校验可输出 JSON 报告，并支持自动修复常见问题。
  5. 写作流程集成：提供从检索、提取、追加、格式化、校验到用于 LaTeX 文档的完整工作流示例，并可与文献综述技能配合：前者负责系统性检索与主题综合，后者负责技术性引用处理与最终参考文献准确性核验。

三、使用方式 该技能以 Python 脚本形式提供，主要脚本包括：search_google_scholar.py（Google Scholar 检索）、search_pubmed.py（PubMed 检索）、doi_to_bibtex.py（DOI 快速转换）、extract_metadata.py（多标识符元数据提取）、format_bibtex.py（格式化与清理）、validate_citations.py（校验）。典型命令示例： python scripts/search_google_scholar.py "CRISPR gene editing" --limit 50 --output results.json python scripts/search_pubmed.py "Alzheimer's disease treatment" --limit 100 --output alzheimers.json python scripts/doi_to_bibtex.py 10.1038/s41586-021-03819-2 python scripts/extract_metadata.py --doi 10.1038/s41586-021-03819-2 python scripts/format_bibtex.py references.bib --deduplicate --output clean_references.bib python scripts/validate_citations.py references.bib --auto-fix --output validated_references.bib

四、检索策略要点 Google Scholar 方面，建议优先关注高被引论文，资料给出了按论文年龄与引用量划分的参考阈值（如 0-3 年 20+ 为值得注意、100+ 为高影响力；3-7 年 100+ 为重要、500+ 为里程碑；7 年以上 500+ 为开创性、1000+ 为基础性），并列出期刊质量分层与作者声誉指标。PubMed 方面，建议使用 MeSH 主题词、字段标签与布尔运算符构建复杂查询，并借助 E-utilities（ESearch、EFetch、ESummary、ELink）实现自动化。

五、限制与说明 资料未提供该技能的收费、价格、平台支持范围、性能指标或效果保证等信息，暂未提供。该技能依赖外部学术数据库与 API（CrossRef、PubMed、arXiv、DataCite、Google Scholar），其可用性与检索结果受这些外部服务约束；Google Scholar 检索可能受速率限制影响。资料未说明各脚本的具体依赖环境与安装步骤，暂未提供。