用途：整合临床试验、专利与融资等多维数据，预测可能成为突破性疗法的技术方向，输出量化评分与投资建议。
主要能力：多源数据整合（临床试验、专利、资金）；预测评分，计算 Blockbuster Index，综合成熟度、市场潜力与动能；技术格局映射，覆盖 10 余个新兴治疗平台；投资情报与趋势分析，识别加速模式与拐点。
评分方法：Blockbuster Index = 市场潜力×0.5 + 成熟度×0.3 + 动能×0.2。建议阈值：≥80 强烈推荐；60–79 推荐；40–59 观察；<40 谨慎。
支持技术：PROTAC、mRNA、CRISPR、CAR-T、双特异性抗体、ADC、RNAi、基因治疗、异体细胞治疗、通用细胞治疗等。
使用方式：需 Python 3.8+，安装依赖 pip install -r requirements.txt。基本用法：python scripts/main.py；指定技术：python scripts/main.py --tech PROTAC,mRNA,CRISPR；JSON 输出：python scripts/main.py --output json；阈值筛选：python scripts/main.py --threshold 70 --output json --save high_potential_report.json；快速模式：python scripts/main.py --mode quick --tech CAR-T,ADC,Bispecific --output console。参数包括 --mode、--tech、--output、--threshold、--save。
适用场景：生物科技研发方向评估、投资组合筛选、技术趋势监测等证据洞察任务，要求明确假设、限定范围与可复现输出。
限制：当前使用模拟数据，生产使用需接入实时数据；评分仅为指示性，不构成投资建议；技术覆盖限于预配置平台；无法预测黑天鹅事件或监管变化；数据主要聚焦美欧市场。执行失败或输入缺失时应说明阻塞点并给出人工回退方案。