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Beispiel-Ausgaben
So antworten ChatGPT, Claude und Gemini typischerweise auf diesen Prompt:
Here are your references formatted according to your specifications: @article{esteva2017, title={Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks}, author={Esteva, Andre and Kuprel, Brett and Novoa, Roberto A. and Ko, Justin and Swetter, Susan M.}, journal={Nature}, year={2017}, volume={542}, pages={115--118}, doi={10.1038/nature21056}, url={https://www.nature.com/articles/nature21056}, abstract={Deep convolutional neural networks show dermatologist-level accuracy in classifying skin lesions when trained on a dataset of clinical images.} } All entries follow your citation key format (firstauthorlastname+year) and include the required fields with consistent formatting.
I've formatted your references with the firstauthorlastname+year key format you specified. Here's an example: @article{lecun1998, title={Gradient-based learning applied to document recognition}, author={LeCun, Yann and Bottou, Leon and Bengio, Yoshua and Haffner, Patrick}, journal={Proceedings of the IEEE}, year={1998}, volume={86}, number={11}, doi={10.1109/5.726791}, abstract={This paper reviews various methods for applying gradient-based learning to handwritten character recognition and document analysis.} } Note that I've avoided any special characters and maintained consistency across all fields. Would you like me to adjust any specific formatting details?
@article{silver2016, title={Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search}, author={Silver, David and Huang, Aja and Maddison, Chris J. and Guez, Arthur and Sifre, Laurent}, journal={Nature}, year={2016}, volume={529}, pages={484--489}, doi={10.1038/nature16961}, url={https://doi.org/10.1038/nature16961}, abstract={AlphaGo combines Monte Carlo tree search with deep neural networks to achieve superhuman performance in Go.} } Formatted according to your specifications with standardized author names and consistent field structure.
So nutzt du diesen Prompt
Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.
Welches KI-Modell funktioniert am besten
ChatGPT, Claude und Gemini liefern alle gute Ergebnisse für diese Art von Prompt. Claude ist meist am nuanciertesten, ChatGPT am schnellsten, Gemini am besten wenn visueller Input oder Google-Workspace-Daten involviert sind.
Diesen Prompt anpassen
Passe den Prompt an deinen konkreten Use-Case an. Ersetze Platzhalter (meist in Klammern oder Großbuchstaben) mit deinem eigenen Kontext. Je mehr Details du lieferst, desto präziser die Antwort.
Typische Anwendungsfälle
- In ChatGPT, Claude oder Gemini sofort einsetzen
- An dein spezifisches Projekt oder Branche anpassen
- Als Startpunkt für deinen eigenen benutzerdefinierten Prompt nutzen
- Mit verschiedenen Models vergleichen um das beste für deinen Fall zu finden
- Im Team teilen als Standard-Workflow
Variationen
Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).