用途：在可视化、聚类或探索性比较前，对基因或蛋白质表达矩阵做数值归一化，支持 log2 变换、z-score 标准化和 min-max 缩放到 0 至 1。
主要能力：log2 方法计算 log2(x + pseudo_count)；zscore 按所选维度中心化并缩放，margin=column 标准化每个样本，margin=row 标准化每个特征；minmax 按所选维度重缩放到 [0,1]，常量向量返回零以避免除零。
使用方式：运行 Rscript scripts/main.R --input_file <matrix.csv> --output_dir <output_dir> --method <log2|zscore|minmax>。常用参数包括 --margin、--pseudo_count（默认 1）、--center、--scale_values、--delimiter、--seed 等。输入 CSV/TSV 首列为特征标识，其余列须为有限数值；NA、NaN、Inf 等会被拒绝。输出包括 table/normalized_matrix.csv、feature_summary.csv、sample_summary.csv、data/normalized_matrix.rds、run_record.txt 等，已存在的同名文件会被覆盖。
限制：不用于 CPM、TPM、TMM、DESeq2 等计数模型归一化，不做批次校正或协变量调整，也不面向单细胞预处理；含缺失或非有限值的矩阵须先清洗。单样本输入时，feature_summary.csv 中每个特征的标准差按设计为 0。错误码包括 SKILL_FILE_NOT_FOUND、SKILL_MISSING_COLUMNS、SKILL_INVALID_PARAMETER、SKILL_TIMEOUT、SKILL_EMPTY_DATA。依赖声明见 DESCRIPTION，算法细节见 references/algorithm.md，排错见 references/troubleshooting.md。