把“只有题名”的文献，整理成可核验的中文论文参考文献和 BibTeX。
人工整理参考文献时，最烦的是格式；让 AI 代劳时，最怕的是信息不可靠。
这个 skill 同时解决这两个问题：先核验公开元数据，再输出通用中文论文参考文献条目和 BibTeX。找不到明确文献时，它会直接说找不到；来源冲突时，它会给出歧义说明。
少调格式，不编参考文献。
帮我把下面这些文献补全成中文论文参考文献格式，并输出 BibTeX：
1. Semi-supervised classification with graph convolutional networks
2. Focal loss for dense object detection
3. 理想的图书馆员和信息专家的素质与形象
标准参考文献：[1] Kipf T N, Welling M. Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks[J]. International Conference on Learning Representations, 2017. DOI:10.48550/arXiv.1609.02907.
BibTeX：
```bibtex
@article{kipf-2017-semi-supervised-classification-graph,
author = {Kipf, Thomas N and Welling, Max},
title = {Semi-supervised classification with graph convolutional networks},
journal = {International Conference on Learning Representations},
year = {2017},
doi = {10.48550/arXiv.1609.02907}
}
```
核验来源：https://openreview.net/forum?id=SJU4ayYgl
标准参考文献：[2] Lin T Y, Goyal P, Girshick R, et al. Focal Loss for Dense Object Detection[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2017:2980-2988.
BibTeX：
```bibtex
@inproceedings{lin-2017-focal-loss-dense,
author = {Lin, Tsung-Yi and Goyal, Priya and Girshick, Ross and He, Kaiming and Dollár, Piotr},
title = {Focal loss for dense object detection},
booktitle = {Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
year = {2017},
pages = {2980-2988}
}
```
核验来源：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/html/Lin_Focal_Loss_for_ICCV_2017_paper.html
标准参考文献：[3] 李炳穆. 理想的图书馆员和信息专家的素质与形象[J]. 图书情报工作, 2000, 44(2):5-8,95.
BibTeX：
```bibtex
@article{ref-2000-b65e7d86,
author = {李炳穆},
title = {理想的图书馆员和信息专家的素质与形象},
journal = {图书情报工作},
year = {2000},
volume = {44},
number = {2},
pages = {5-8,95}
}
```
核验来源：https://www.lis.ac.cn/CN/Y2000/V44/I2
如果没有可靠匹配：
未找到与“definitely not a real paper title”明确对应的公开文献。
如果多个来源冲突：
无法确定“...”的唯一对应文献：多个来源信息冲突，无法确定唯一对应文献。
git clone https://github.com/Zechang-Xiong/chinese-reference-formatter-skill.git ~/.codex/skills/chinese-reference-formatter-skill如果你设置了 CODEX_HOME：
git clone https://github.com/Zechang-Xiong/chinese-reference-formatter-skill.git "$CODEX_HOME/skills/chinese-reference-formatter-skill"如果你使用 open agent skills 生态的 CLI：
npx skills add Zechang-Xiong/chinese-reference-formatter-skillUse $chinese-reference-formatter-skill to format these literature titles as Chinese academic references with BibTeX.
中文也可以：
帮我把这些文献题名补全为中文参考文献格式，并给 BibTeX。
| 痛点 | 处理方式 |
|---|---|
| 只有论文题名，没有完整引用 | 搜索并比对公开元数据 |
| 中英文文献格式混在一起 | 统一输出中文论文参考文献格式 |
| BibTeX 和中文参考文献不一致 | 同一份标准化 JSON 同时渲染两种结果 |
| 聚合站、预印本、正式发表版本冲突 | 权威来源优先，无法判断就标记歧义 |
| 文献根本不存在或无法确认 | 明确返回未找到，不猜测 |
| 类型 | 标识 | 典型字段 |
|---|---|---|
| 期刊论文 | J |
作者、题名、期刊、年、卷、期、页码、DOI |
| 会议论文 | C |
作者、题名、会议/论文集、年、页码 |
| 图书/专著 | M |
作者、书名、版次、出版地、出版社、年份 |
| 析出章节 | M |
章节作者、章节题名、图书题名、出版社、页码 |
| 学位论文 | D |
作者、题名、保存地、保存单位、年份 |
| 报告 | R |
作者、题名、机构、年份 |
| 标准 | S |
标准编号、标准名称、发布机构、年份 |
| 专利 | P |
申请者、专利名、国别、专利号、发布日期 |
| 报纸 | N |
作者、题名、报纸名、日期、版次 |
| 在线资源 | EB/OL |
作者、题名、发布日期、引用日期、URL |
作者和语言规则：
- 3 名及以内作者全部列出。
- 超过 3 名作者，中文文献使用
等，英文文献使用et al。 - 中文作者名按来源保留。
- 西文作者使用姓在前、名缩写在后，例如
Einstein A。 - 题名和作者名默认不翻译。
输入题名后，skill 做四步：
| 步骤 | 做什么 | 目的 |
|---|---|---|
| 1. 读取规则 | 读取 references/chinese-reference-rules.md |
确认通用中文参考文献格式 |
| 2. 核验来源 | 比对题名、作者、年份、载体、DOI/ISBN/URL | 避免把错文献格式化得很漂亮 |
| 3. 解决冲突 | DOI、出版社、官方页面、标准/专利机构优先 | 在正式版、预印本、聚合信息之间做取舍 |
| 4. 渲染输出 | 调用 scripts/format_reference.py |
同时生成中文参考文献和 BibTeX |
核心设计是把“核验”和“排版”拆开：
- 核验阶段负责判断文献是否可信。
- formatter 阶段只负责把可信元数据稳定渲染。
scripts/format_reference.py 不联网检索，只格式化已经核验过的元数据。
python scripts/format_reference.py --start 1 < metadata.json输入可以是单个对象、对象数组，或 { "items": [...] }：
{
"type": "article",
"title": "Semi-supervised classification with graph convolutional networks",
"authors": ["Kipf, Thomas N", "Welling, Max"],
"journal": "International Conference on Learning Representations",
"year": 2017,
"doi": "10.48550/arXiv.1609.02907",
"sources": ["https://openreview.net/forum?id=SJU4ayYgl"]
}常用字段：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
type |
文献类型，如 article、inproceedings、book、thesis、standard、online |
title |
文献题名 |
authors |
作者列表，支持字符串或 { "family": "...", "given": "..." } |
journal / booktitle |
期刊名或会议/论文集名 |
year |
出版年份 |
volume / issue / pages |
卷、期、页码 |
doi / url |
DOI 或 URL |
access_date |
在线资源引用日期 |
sources |
核验来源 URL 列表 |
status |
not_found 或 ambiguous 时输出对应提示 |
这个 skill 明确不做这些事：
- 不凭题名猜测文献信息。
- 不把聚合站结果自动当成权威来源。
- 不默认翻译题名或作者名。
- 不把学校、期刊或会议的特殊细则强加到所有用户身上。
- 不自动追加到项目
.bib文件，除非你明确要求。
一个参考文献工具最重要的能力不是“看起来格式对”，而是知道什么时候不能确定。
chinese-reference-formatter-skill/
├── README.md
├── SKILL.md # skill 入口
├── agents/
│ └── openai.yaml # Codex 展示信息
├── references/
│ └── chinese-reference-rules.md # 中文参考文献规则
└── scripts/
├── format_reference.py # JSON -> 参考文献 + BibTeX
├── test_format_reference.py # formatter 行为测试
└── test_skill_content.py # skill 内容回归测试
formatter 仅依赖 Python 标准库。测试使用 pytest：
python -m pytest scripts当前测试覆盖：
- 英文期刊/会议条目。
- 三名以上作者规则。
- 中文期刊条目。
- 在线资源访问日期。
- 未匹配文献提示。
- skill 身份和通用性检查。
Chinese Reference Formatter Skill turns verified bibliographic metadata into Chinese academic references and BibTeX.
It is built for common GB/T 7714-style Chinese bibliography workflows. It verifies public metadata first, formats confirmed records, and reports uncertainty instead of inventing missing references.
git clone https://github.com/Zechang-Xiong/chinese-reference-formatter-skill.git ~/.codex/skills/chinese-reference-formatter-skillUse $chinese-reference-formatter-skill to format these literature titles as Chinese academic references with BibTeX.