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BibTeX 정리 프롬프트

참고문헌 목록을 넣으면 통일된 인용 키와 필드 규칙에 맞춘 유효한 BibTeX 항목만 출력하게 합니다.

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프롬프트 (영어 본문 · 답은 한국어로 옵니다)
I am preparing a BibTeX file for an academic project.
Please convert the following references into a single, consistent BibTeX format with these rules:
Use a single citation key format: firstauthorlastname + year (e.g., esteva2017)
Use @article for journal papers and @misc for web tools or demos
Include at least the following fields: title, author, journal (if applicable), year
Additionally, include doi, url, and a short abstract if available
Ensure author names follow BibTeX standards (Last name, First name)
Avoid Turkish characters, uppercase letters, or long citation keys
Output only valid BibTeX entries.

어떤 프롬프트인가

학술 프로젝트용 BibTeX 파일을 정리할 때 적합하다. 논문은 article, 웹 도구는 misc로 나누고 터키어 문자와 긴 키를 피한다.

모델 비교

ChatGPT가 형식·간결성·정확성에서 가장 우수하다. Gemini는 내용은 풍부하지만 출력 제한을 크게 위반했고, [C]는 제시되지 않았다.

ChatGPT종합 1위
47/ 50

＋ 요구된 BibTeX만 간결하고 일관되게 출력했다.

－ 제공 자료에 없는 He 논문의 DOI를 추가했다.

Gemini
22/ 50

＋ 저자명과 추가 서지정보를 구체적으로 정리했다.

－ 설명·코드펜스·중복 항목으로 출력 조건을 어겼다.

기준ChatGPTGemini앞선 모델
지시 준수92ChatGPT +350%
정확성97ChatGPT +29%
구체성98ChatGPT +13%
구성·가독성104ChatGPT +150%
분량 적정성101ChatGPT +900%

gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-24). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.

답 전문 보기

같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.

넣은 입력
[붙여 넣은 자료]
1. Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115-118. https://doi.org/10.1038/nature21056
2. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 770-778.
3. Hugging Face. (2023). Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing [Computer software]. https://huggingface.co/docs/transformers
gpt-5.6-luna (codex CLI · 에이전트 하네스) · 실행일 2026-09-24

@article{esteva2017, title = {Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks}, author = {Esteva, A. and Kuprel, B. and Novoa, R. A. and Ko, J. and Swetter, S. M. and Blau, H. M. and Thrun, S.}, journal = {Nature}, year = {2017}, volume = {542}, number = {7639}, pages = {115--118}, doi = {10.1038/nature21056}, url = {https://doi.org/10.1038/nature21056} }

@inproceedings{he2016, title = {Deep residual learning for image recognition}, author = {He, K. and Zhang, X. and Ren, S. and Sun, J.}, booktitle = {Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, year = {2016}, pages = {770--778}, doi = {10.1109/CVPR.2016.90}, url = {https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90} }

@misc{huggingface2023, title = {Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing}, author = {{Hugging Face}}, year = {2023}, note = {Computer software}, url = {https://huggingface.co/docs/transformers} }

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