用途：在数据采集或正式分析之前，审查拟定的研究设计，产出结构化的混杂控制与偏倚缓解方案，以提升内部效度。适用于已有研究问题、初步设计或候选分析计划，但需要判断哪些变量是混杂因素，哪些是暴露、结局、中介、碰撞变量、效应修饰或干扰因素，哪些应校正、匹配、分层、加权或保持不校正，以及方案逻辑是否易受过度校正、碰撞偏倚、不死时间偏倚、错分、选择偏倚、回忆偏倚等影响。
主要能力：先复述目标估计量或核心关联，明确时间顺序，再对关键变量做角色分类；识别可能的混杂结构；确定最小可辩护控制集；在限制、匹配、分层、多变量校正、倾向评分加权/匹配、标准化、阴性对照或分层组合中选择首选策略；识别并列出主要偏倚风险，对方案做压力测试，并说明无法消除的残余偏倚。
使用方式：输入可为拟定队列、病例对照、横断面、登记、电子病历、理赔、组学-临床、生物标志物或转化研究设计，关于“该校正什么”的问题，待分类变量清单，拟定的匹配或倾向评分计划，或对偏倚的担忧。输出的固定结构包括：A研究复述与目标对比、B变量角色图、C主要混杂清单、D最小充分控制逻辑、E推荐控制策略、F应校正/避免/谨慎处理的变量、G偏倚风险审查、H缓解行动、I关键弱点、J残余不确定性与不可移除偏倚、K实际下一步。
限制：不提供患者个体化治疗建议；不从数据计算实际估计值，只做控制逻辑规划；不做无偏倚控制目的的纯预测特征选择；不处理非生物医学方案或统计请求。技能强调批判性，禁止“能校就校”，禁止把暴露后变量当基线协变量，禁止把中介当校正目标、把碰撞变量当有益平衡变量，也禁止默认倾向评分方法。资料未提供具体安装命令、价格或平台支持信息。