用途：对表格数据文件中的两个变量执行相关性分析，支持 Pearson 与 Spearman 两种方法，适合需要命令行流程和标准化输出文件的场景。
主要能力：可通过列名或首列行标签指定变量；支持单/双侧检验、置信水平、输出格式与文件名前缀等参数；输出包含 method、correlation、statistic、p_value、conf_low、conf_high、sample_size、x_variable、y_variable、variable_orientation 等字段。
使用方式：主命令为 Rscript scripts/main.R --data_file <input_file> --method <pearson|spearman> --x_var <variable_name> --y_var <variable_name> --output_dir <output_dir>。需在 shell 中可用 Rscript，并安装 optparse、data.table 包，缺失时可用 Rscript -e 'install.packages(c("optparse", "data.table"), repos="https://cloud.r-project.org")' 安装。
输入要求：文件须包含两个目标变量且均为数值；首列为变量名、其余列为样本时按行标签读取；任一变量缺失的行会被剔除；至少需要 3 对完整观测。
输出结构：<output_dir>/ 下含 table/、figure/、data/，主结果文件为 table/<output_prefix>_<method>.csv 或 .txt。
限制与错误：省略 --data_file 会以 SKILL_MISSING_INPUT 退出；常见错误包括 SKILL_FILE_NOT_FOUND、SKILL_MISSING_COLUMNS、SKILL_INVALID_DATA、SKILL_INVALID_PARAMETER、SKILL_INSUFFICIENT_DATA、SKILL_DEPENDENCY_MISSING。方法选择上，Pearson 适用于连续变量的线性关系，Spearman 适用于单调关系、非正态或易受离群值影响的数据。更多统计假设、CLI 示例与排错可参考 references/algorithm.md、references/cli-guide.md、references/troubleshooting.md。