用途：当用户提出医学研究类问题时，本技能先改写查询，再调用向量知识库检索最相关的文档片段，给出有证据支撑的回答，使答案来自可靠知识库而非仅凭模型内部知识。
主要能力：查询改写（提取核心医学概念、使用规范术语、去疑问语气、必要时扩展相关概念，通常10-30词）；混合检索（向量+关键词，向量权重0.7，最低相关度阈值0.1，最多返回10条）；结果解析与带引用作答，优先使用相关度高于0.3的文档，正文用[1][2]标注，末尾以Markdown超链接列出参考文献，链接文本取helix_wiki_knowledge_name，URL取结果中child_chunks[0].properties.metadata.helix_wiki_node_url，同一URL合并为一条；相关度低或结果不足时如实说明，并可用模型知识补充（不加引用标记）。
使用方式：技能目录内含预置脚本，直接运行 python scripts/search.py "<改写后的查询>"，脚本输出相关度分数、来源标题与文档内容片段；也可在Python中 from scripts.search import search 后调用 search("<改写后的查询>")。API参数固定：collection_alias 为 wiki_production，search_method 为 hybrid_search，alpha 为 0.7，score_threshold 为 0.1，limit 为 10。
适用场景：研究平台功能使用、医学文献检索与综述方法、临床试验设计与统计方法、药物作用机制与副作用、疾病诊疗指南、生物医学实验技术、生物信息学分析方法、医学写作与投稿规范等。
限制：复杂医学研究问题必须先检索再回答；非常基础的常识问题可简短直接回答。首次检索不理想时可换角度、改用英文术语或拆分为多个子查询。缺少必要输入文件、标识符、参数或上下文时应先向用户索取；不得超出声明范围假设能力；覆盖已有结果、执行高成本批量操作或扩大任务范围前需用户确认。脚本或资源执行失败应报告失败步骤、可能原因与恢复建议，不得静默降级；仅部分完成时须标注PARTIAL并说明已完成与未完成步骤。输出默认采用稳定可复核的Markdown或JSON，用户另有指定则从其指定。