用途：在全文评审前对大批文献做初步筛选，按发表年份区间、目标期刊集合以及预设纳入/排除标准，输出可追溯的纳入清单、排除清单和筛查记录。适用场景包括系统综述筛查、需要记录一致排除理由、需要标准化输出便于协作、审计或下游分析的场景。
主要能力：基于规则按年份、期刊和文献类型/标准过滤；对期刊名做规范化，统一缩写与全称的匹配；结构化记录排除理由以保证透明与可复现；支持边界/有争议条目的人工复核以提升一致性；标准化输出纳入清单、排除清单和筛查统计/摘要。
使用方式：该技能为文档驱动流程，无强制依赖，可选模板文件 assets/screening_log_template.csv。示例为一套可运行 Python 脚本：先规范化期刊名，再按年份和期刊白名单过滤，应用简单纳入/排除规则，最后输出纳入/排除 CSV 及筛查日志。输入 CSV 预期列：id,title,year,journal,abstract；输出 included.csv、excluded.csv、screening_log.csv。关键参数包括 YEAR_MIN、YEAR_MAX、JOURNAL_WHITELIST、JOURNAL_ALIASES 以及关键词集合 INCLUDE_KEYWORDS/EXCLUDE_KEYWORDS。
限制：资料未提供收费、价格或平台信息；示例中的年份区间、期刊白名单、别名映射与关键词均为可编辑示例配置，需按实际研究自行设定。执行时建议按稳定顺序应用过滤（年份、规范化后期刊、纳入排除标准），并对每条记录记录决策与理由。