用途：针对某个疾病、靶点、技术路线或研究主题，快速识别当前研究热点方向、主题聚类与代表性文献，辅助选题或综述写作。
主要能力：通过 scripts/analysis_ops.py 中的 search_pubmed 检索文献并获取 PMID 与元数据；用 word_frequency 统计高频关键词或 MeSH 词；结合 references/prompt_templates.md 的提示词将高频词聚类为 3-6 个热点主题；用 match_keywords 将代表性文献映射到各主题；对每个主题调用 sort_by_jif_and_select 选取代表文献，再用 fetchPMCArticleDetails 或 fetchPubmedArticleDetails 补充细节。输出 Markdown 报告，包含研究概览、热点主题、各主题代表关键词、代表性文献与后续建议，每个热点建议给出 2-3 篇代表文献并说明其成为热点的理由。报告还可包含热点概览表（热度指数、趋势方向、代表论文数、活跃年份）、热点详情、研究空白识别与推荐切入方向。
使用方式：必填输入为 topic（如 lung cancer immunotherapy），缺失时停止并请求补充；time_range 与 focus 可选，默认近期文献与综合热点输出。开始大范围检索前需确认主题边界与时间范围；若聚类主题明显含糊，应先把候选主题交用户确认。
限制：不适用于单篇文献检索或简单参考文献列表；无明确疾病、主题或检索范围时不应直接聚类；环境无法访问所依赖脚本或检索数据时不得编造热点结果。检索覆盖不足须明确标注 PARTIAL；结果过少先放宽时间范围或关键词并说明覆盖缺口；聚类不稳定时仅展示高频词并说明为候选，不强行下结论；代表文献细节缺失时保留 PMID 与标题并标记待补。