用途：该技能用于临床与生物学研究中的 Kaplan-Meier 生存分析，输出可发表级生存曲线并附带统计检验。适用于需要明确假设、限定范围、可复现输出格式的数据分析任务，并为缺失输入、执行错误或部分证据提供记录的降级路径。
主要能力：生成带置信区间的 Kaplan-Meier 曲线；执行对数秩检验、Wilcoxon 检验、Peto-Peto 检验；Cox 比例风险回归给出风险比与 95% 置信区间；汇总中位生存时间与限制平均生存时间（RMST）；支持两个及以上分组比较；可选曲线下方风险表。统计方法含 Kaplan-Meier 估计量、Greenwood 方差估计与 Schoenfeld 残差比例风险假设检查。
使用方式：输入为 CSV，需含时间列、事件指示列（1=事件，0=删失）及可选分组列。命令：python scripts/main.py --input data.csv --time time_col --event event_col --group group_col --output results/。可选参数 --conf-level（默认 0.95）、--risk-table、--figsize、--dpi（默认 300）。运行前可用 python -m py_compile scripts/main.py 与 python scripts/main.py --help 校验。输出包括 km_curve.png、km_curve.pdf、survival_stats.csv、hazard_ratios.csv、logrank_test.csv 与 report.txt。
依赖：lifelines、matplotlib、seaborn、pandas、numpy、scipy；可 pip install -r requirements.txt。
限制：技术难度标注为 High，涉及高级统计建模，结果应由生物统计学家复核，尤其针对比例风险假设违例、每组样本量小于 30、删失比例高于 50%、时变协变量等情况。脚本本地执行，无外部 API 调用；参考材料位于 references/，当前生命周期为 Draft，已知问题暂无，计划进行性能优化与功能扩展。