用途：为临床试验方案设计生成和优化受试者入选/排除标准，在科学严谨性与招募可行性之间取得平衡，适用于方案设计、标准优化、竞品分析、招募策略和可行性评估。
主要能力：按适应症、分期、人群、时长等参数生成入排标准；优化现有标准以改善入组；分析标准复杂度；与同类试验对标；输出结构化结果，区分假设、交付物、风险和未决项；缺输入或执行失败时给出回退路径。
使用方式：提供命令行与 Python API。先验证脚本可解析：python -m py_compile scripts/main.py；可查看帮助：python scripts/main.py --help 与 python scripts/main.py generate --help。生成示例：python scripts/main.py generate --indication "Type 2 Diabetes" --phase "Phase 2" --population "adults" --duration "24 weeks" --output criteria.json。优化示例：python scripts/main.py optimize --input current_criteria.json --enrollment-target 200 --current-enrollment 120 --output optimized_criteria.json。分析：python scripts/main.py analyze --input criteria.json --output analysis_report.json。对标：python scripts/main.py benchmark --input criteria.json --condition "Type 2 Diabetes" --output benchmark_report.json。Python 侧可用 CriteriaGenerator 与 CriteriaOptimizer。
输入输出：输入为研究设计参数或既有标准 JSON，输出含入选/排除标准、理由、类别、优先级、影响、灵活性及招募指标。类别涵盖人口学、疾病严重度、病史、合并用药、实验室、生活方式、依从性和安全性。
限制：难度中等；标准为 ICH E6(R2) GCP 与 CDISC 方案表示模型；数据源为 ClinicalTrials.gov 资格模式和文献可行性数据；依赖纯 Python，无外部依赖，可按 requirements.txt 安装。缺少必要输入、标识或上下文时应停止并请求补充，不应超出声明范围假设。具体价格、平台与效果暂未提供。