用途：自动总结 Huberman Lab 或 Nature Podcast 等科学播客的核心内容，生成结构化文本简报。
主要能力：支持指定播客来源（huberman 或 nature）或直接传入单集 URL；输出标题与发布日期、主持人与嘉宾、核心主题概述、3-5 条关键科学发现、实践建议和相关资源链接；输出格式支持 markdown（默认）与 json。
使用方式：依赖 Python 3.8+、requests、beautifulsoup4、openai（或兼容 API）。安装命令：pip install requests beautifulsoup4 openai。需设置环境变量 OPENAI_API_KEY；OPENAI_BASE_URL、OPENAI_MODEL 可选，模型默认 gpt-4o-mini。用法示例：python skills/scientific-podcast-summary/scripts/main.py --podcast huberman；python skills/scientific-podcast-summary/scripts/main.py --url "https://..."；python skills/scientific-podcast-summary/scripts/main.py --podcast nature --output ./summary.md。脚本入口为 scripts/main.py，可用 python -m py_compile scripts/main.py 检查语法，python scripts/main.py --help 查看帮助。
适用场景：需要对科学播客单集做快速文本速览、提取要点与行动建议并保持可复核输出格式的任务。
限制与风险：官方文档标注代码执行与网络访问为高风险、文件系统访问与数据暴露为中风险；需 LLM API Key，缺失关键输入或超出文档范围时应停止并说明缺失项，不编造内容。当前生命周期为 Draft，已知问题为 None，计划改进包含性能优化与更多功能支持。其他价格、平台支持与效果数据暂未提供。