用途：为 PubMed/MEDLINE 文献检索构建精确的布尔查询字符串，适用于需要 MeSH 主题词映射、布尔式构造、高级过滤器、引文检索、系统综述检索策略或临床查询优化的任务。技能面向需要明确假设、限定范围与可复现输出格式的证据分析工作，并为缺失输入、执行错误或证据不完整提供记录的降级路径。
主要能力：MeSH 主题词映射，将自然语言概念转换为标准医学主题词；布尔查询构建，使用 AND/OR/NOT 构造嵌套查询；高级过滤器，按研究类型、日期、语言、年龄、物种等筛选；检索策略优化，在敏感度与特异度之间权衡；支持 MeSH 主要主题、扩展/不扩展、副主题词与入口词等语法；提供治疗、诊断、预后、病因等临床查询过滤器模板。
使用方式：示例运行命令为 cd "20260318/scientific-skills/Evidence Insight/pubmed-search-specialist"；python -m py_compile scripts/main.py；python scripts/main.py --help。脚本参数包括 --population、--intervention、--comparison、--outcome、--study-type（均必填）与 --format（默认 'lines'）。依赖 Python 3.10+，dataclasses 与 requests 声明于 requirements.txt，安装：pip install -r requirements.txt；可选设置环境变量 NCBI_API_KEY。参考材料位于 references/，含 mesh-structure.md 与 boolean-examples.md。
适用场景与限制：需先确认输入、输出路径、范围过滤条件与验收标准。MeSH 主题词每年更新，使用前应核对当前版本（https://meshb.nlm.nih.gov/）；无 API 密钥时受速率限制。技能当前为 Draft 阶段，已知问题包括 MeSH 年度更新需定期验证与无密钥限流；计划改进包括 NCBI API 密钥支持、自动 MeSH 验证及支持 Embase、Cochrane。部分信息（如具体收费、价格、平台）暂未提供。