用途：Journal Matchmaker 用于分析学术论文摘要，推荐最适合投稿的期刊，考量因素包括影响因子、期刊范围匹配度与领域专长。适用于为新稿件寻找最佳期刊、识别特定研究领域的高影响因子期刊、对比期刊范围与论文内容、发现领域专属发表渠道。
主要能力：提取摘要关键词、方法与研究重点；识别主要研究领域；将内容与期刊范围及宗旨比对；按指定影响因子区间过滤；对期刊进行相关性评分与排序。算法采用关键词提取加期刊数据库匹配，使用 TF-IDF 与余弦相似度进行范围匹配。
使用方式：需 Python 3.10+，先执行 pip install -r requirements.txt 安装依赖。核心命令为 python scripts/main.py --abstract "摘要文本" [--field "领域"] [--min-if 5.0] [--count 5]。参数包括 --abstract（必填，摘要文本）、--field（可选，研究领域，默认自动检测）、--min-if（可选，最低影响因子，默认 0.0）、--max-if（可选，最高影响因子）、--count（可选，返回数量，默认 5）、--format（可选，输出格式 table/json/markdown，默认 table）。可先运行 python -m py_compile scripts/main.py 与 python scripts/main.py --help 验证。
数据与限制：期刊元数据来自 references/journals.json，领域分类来自 references/fields.json，评分权重来自 references/scoring_weights.json。影响因子数据源自 Journal Citation Reports（JCR），范围描述解析自期刊官网。期刊数据库建议定期更新（推荐每季度）。新兴领域可能需要人工整理。脚本本地执行，无外部 API 调用，会读写文件。若输入缺失或超出范围，应停止并说明缺失字段，不编造文件、引用或执行结果。当前生命周期阶段为 Draft。