用途：该技能用于评估或改进研究可复现性，包含两种模式。模式A（诊断）对 Methods 部分做完整性审计，适用于投稿前自查、复制可行性评审、同行评审方法学审查、实验室内部规程检查、元研究可复现性筛查。模式B（规范指导）提供开放科学最佳实践建议。
主要能力：模式A可拆解材料/试剂、设备、软件、实验设计、步骤、参数、阈值与单位，按清单核查样本量/重复、随机化/盲法、对照、纳入排除标准、校准、预处理、统计与报告规范，输出高/低优先级缺失项、含糊描述、可复现性风险等级（低/中/高）及理由，并给出可操作的补充建议。模式B覆盖预注册（OSF Registries、AsPredicted、ClinicalTrials.gov、PROSPERO，区分确证性与探索性分析）、FAIR 数据管理、代码与环境共享（GitHub/GitLab/Zenodo、requirements.txt、renv.lock、conda environment.yml、Docker/Binder）、复制研究设计（直接/概念复制、safeguard 功效分析、等价检验或贝叶斯复制因子）、报告透明（CONSORT、STROBE、ARRIVE、PRISMA）与开放科学实践（徽章、注册报告、预印本、开放获取）。
使用方式：模式A需提供 Methods 全文（纯文本或文件内容），可选提供材料设备清单、软件版本、统计方案、数据处理流程；若仅给摘要/结果/讨论，需先补充完整 Methods。模式B可选提供研究主题、设计、数据类型、分析计划、目标仓库或期刊。支持 txt、md、docx 或粘贴文本。两种输入同时存在时先审计再给规范建议。
限制：不推断或编造缺失的方法学细节，不评价结论正确性、伦理合规或外部效度，不访问外部网站/数据库/内部系统，不执行脚本或运行分析，仅处理用户明确提供的内容；遇到越界请求应拒绝并保持在范围内。依赖 assets/reproducibility_checklist.md 与 references/guide.md（推荐）。具体收费、价格与平台支持细节暂未提供。