用途：对医学预测模型研究进行偏倚风险与质量评估，依据 PROBAST（Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool）框架，分析论文全文（文本或 PDF），覆盖四个领域：参与者、预测因子、结局、分析。
主要能力：按固定工作流对四个领域分别给出 Low/High/Unclear 风险评级及理由，再综合为总体偏倚风险；最终输出符合 study_risk_of_bias_schema 的 JSON 报告，便于复核与复现。参考资料位于 references/，其中 prost_prompts.md 提供各步骤提示词。
使用方式：先确认输入文件、输出路径等参数；若输入为 PDF，使用 scripts/extract_pdf.py 提取文本。示例命令： python -m py_compile scripts/extract_pdf.py python scripts/extract_pdf.py --help 随后按 references/probast_prompts.md 的步骤执行：1 元数据提取（第一作者与年份）、2 参与者领域、3 预测因子领域、4 结局领域、5 分析领域、6 总体风险评估、7 JSON 提取。
适用场景：需要以可复现方式评价医学论文质量或偏倚风险时；数据分析任务需要打包方法而非自由生成时；期望得到具体交付物、验证步骤或基于文件的结果时。
限制：依赖 Python 3.10+；第三方包未明确锁定版本，如需严格环境控制应自行固定版本。具体评估阈值、输入输出格式细节及领域约束需在运行前确认。资料未提供收费、价格、平台与效果信息。