用途：评估给定标题（选题）开展新 Meta 分析的可行性，检索已有 Meta 分析与可用的临床试验，判断是否存在证据空白或足够的新证据。
主要能力：将标题转为 PubMed 检索式（提取疾病、干预、结局等关键词并尽量转为 MeSH 词，用 AND/OR 组合，不含 "meta analysis"）；分别检索临床试验与 Meta 分析；当临床试验数为 0 时判定为不可行（缺乏原始研究）；有临床试验时再检查是否存在晚于最新 Meta 分析的新试验，从而给出可行（可更新）或不可行（已被覆盖）的结论。
使用方式：需 Python 3.10+。先校验脚本并查看帮助： python -m py_compile scripts/feasibility_ops.py python scripts/feasibility_ops.py --help 核心子命令包括： python scripts/feasibility_ops.py extract --text "{{llm_output}}" python scripts/feasibility_ops.py search --query "{{search_query}}" --type clinical python scripts/feasibility_ops.py clinical --json '{{clinical_json}}' --query "{{search_query}}" python scripts/feasibility_ops.py search --query "{{search_query}}" --type meta python scripts/feasibility_ops.py meta --json '{{meta_json}}' 运行前需确认输入、输出路径、范围过滤与阈值等参数；若脚本使用固定设置，可编辑文件内 CONFIG 块。
适用场景：需要以可复现、有结构的方式评估 Meta 分析选题，并产出具体结果的科研与数据分析任务。
限制：资料未提供具体第三方依赖及其版本、收费与价格、准确率或效果数据；检索依赖 PubMed/ClinicalTrials.gov 的可用性；最终可行性判断含 LLM 推理环节，需人工复核。