用途：用于循证医学场景下的诊断试验性能计算与治疗效应换算，属于本地运行的 Python 脚本型技能，源自 aipoch/medical-research-skills。
主要能力：支持三种模式。diagnostic 模式计算灵敏度、特异度、PPV、NPV、LR+、LR-（可选 prevalence 调整 PPV/NPV）；nnt 模式依据对照组与试验组事件率计算 NNT；probability 模式在验前概率与似然比之间做验后概率转换。输出为结构化 JSON，含各指标数值与 interpretation 解释字符串。
使用方式：先做解析校验，可执行 python -m py_compile scripts/main.py，再用 python scripts/main.py --help 查看参数。模式由 --mode/-m 指定，默认 diagnostic。diagnostic 需提供 --tp、--fn、--tn、--fp，可选 --prevalence/-p；nnt 需 --control-rate 与 --experimental-rate；probability 需 --pretest 与 --lr。可用 --output/-o 指定输出文件，默认输出到 stdout。
流程与校验：确定模式后收集参数，校验计数为非负整数、比率为 0 到 1、分母不为零，无效则报错停止；计算前展示输入摘要供确认。若缺少必要参数，输出字段模板与示例值。
适用场景：计算诊断准确度、似然比、NNT，或进行验前/验后概率转换，包括用户提出“calculate sensitivity”“diagnostic accuracy”“likelihood ratio”等请求。
限制与风险：无外部 API 调用，无需额外 Python 包；脚本本地执行、可读写文件，属中等风险，建议在沙箱与工作区目录内运行，并注意不暴露敏感数据。超出文档范围或缺关键输入时应停止，不臆测文件、引用或执行结果。当前生命周期为 Draft，下次评审日期 2026-03-06，已知问题：无。收费、价格与具体平台支持情况暂未提供。