写论文参考文献要崩溃了？citation-management帮你自动搞定BibTeX，真的救命😭-Skill优仓

这个Skill在做什么

做学术研究最头疼的事之一，就是管参考文献。DOI找不到、BibTeX格式乱、重复引用、作者名字写错……每次投稿前检查文献都是一场噩梦。citation-management这个Skill就是专门来解决这些问题的，从搜索论文、提取元数据、生成BibTeX，到验证引用准确性，全流程自动化处理。

这个Skill的能力可以拆成四个核心模块：

学术数据库搜索：支持Google Scholar和PubMed两大主流平台，可以用关键词、MeSH术语、作者名、年份范围等条件精准检索，结果直接导出为JSON或BibTeX格式。
元数据自动提取：给它一个DOI、PMID、arXiv ID甚至论文URL，它会自动调用CrossRef、PubMed E-utilities、arXiv API等接口，把作者、标题、期刊、卷号、页码、年份全部提取出来，不用手动填一个字段。
BibTeX格式化与清理：自动标准化字段顺序、统一缩进、去除重复条目、修复常见语法错误，还能按年份或引用键排序。
引用验证：自动检查DOI是否有效、必填字段是否完整、是否存在重复引用，并生成详细的验证报告，支持自动修复常见问题。

citation-management作为一个标准化的AI Skill，可以无缝接入主流AI编程和写作助手，成为它们处理学术文献任务的”最强外挂”：

这些平台接入这个Skill后，AI在处理论文、技术报告、学位论文等任务时，对引用格式和文献准确性的理解能力会显著提升。

下面是几个最常用的操作，直接拿去用：

把一个DOI转成BibTeX，一行命令搞定：

python scripts/doi_to_bibtex.py 10.1038/s41586-021-03819-2

批量验证整个参考文献文件，自动修复问题：

python scripts/validate_citations.py references.bib --auto-fix --output validated_references.bib

搜索PubMed并直接导出BibTeX：

python scripts/search_pubmed.py "Alzheimer's disease treatment" --limit 100 --format bibtex --output alzheimers.bib

清理一个乱七八糟的BibTeX文件，去重+排序+验证一步到位：

python scripts/format_bibtex.py messy_references.bib --deduplicate --sort year --descending --validate --auto-fix --output final_refs.bib

市面上也有Zotero、Mendeley这类文献管理工具，但citation-management的定位不一样。它不是一个GUI软件，而是一套可以被AI Agent直接调用的脚本工具链，核心优势在于：

几个真实会用到的场景：

投稿前最后检查：把整个.bib文件丢进validate_citations.py，5分钟内拿到一份完整的错误报告，哪个DOI失效、哪个条目缺字段，一目了然。
系统性文献综述：先用search_pubmed.py批量检索200篇论文，再用extract_metadata.py批量提取元数据，整个过程不需要手动复制粘贴任何信息。
清理历史遗留的BibTeX文件：从不同来源拼凑的.bib文件格式混乱，用format_bibtex.py一键标准化，去重、排序、修复语法错误全部自动完成。
快速引用某篇论文：看到一篇想引用的文章，复制DOI，一条命令直接生成格式正确的BibTeX条目，复制进文档就能用。

用这个Skill有几个点值得注意：

引用键命名要统一：推荐用FirstAuthor2024keyword的格式，比如Vaswani2017attention，既好认又不容易重复。
标题中的大写要保护：BibTeX里标题的专有名词大写容易被LaTeX自动转小写，记得用花括号保护，比如{CRISPR}、{AlphaFold}。
预印本要及时更新：arXiv上的预印本如果后来发表了，要把BibTeX条目更新为正式发表版本，DOI和页码都会变。
定期验证，不要等到投稿前：每次往.bib文件里加新条目后就跑一次validate_citations.py，问题越早发现越好修。
多数据库交叉搜索：Google Scholar覆盖广但元数据质量参差不齐，PubMed在生物医学领域更权威，两个都搜再合并去重，覆盖率更全。