用途：在医学研究稿件质量核查阶段，按报告规范或偏倚风险/质量评价工具逐条审计稿件，覆盖49种清单与工具，包括STROBE、RECORD、CHEERS 2022、CROSS、SRQR、COREQ、STARD、TRIPOD、PRISMA系列、MOOSE、AMSTAR 2、QUADAS系列、RoB 2、ROBINS-I/E、ROBIS、PROBAST、NOS、CARE、SPIRIT、ARRIVE 2.0，以及STARD-AI、TRIPOD+AI、TRIPOD-LLM、CONSORT-AI、CLAIM 2024、MI-CLEAR-LLM等AI扩展。
主要能力：先做既有清单时效性预检（check_checklist_version.py，按target_version、source_sha256、target_manuscript判断是否过时）；再选择清单——用户指定则以其为准，否则按研究类型自动映射；加载前用check_checklist_exists.py做快速失败校验，缺失清单时不得凭记忆构造，除非用户显式接受并标注非权威警告。逐条评估状态（PRESENT/PARTIAL/MISSING/N/A）并记录位置与说明，强调严格判定，如仅泛称“使用适当统计方法”记为PARTIAL。还包含版式边界检查，以及两个易漏项：阴性结果的把握度表述、混杂因素选择理由。
使用方式：以斜杠命令/check-reporting调用；先读完整稿（含表、图、补充材料、参考文献），再逐项评估并合并为一份报告。AI/ML研究应使用对应AI版本规范；TRIPOD 2015与TRIPOD+AI 2024不可同时套用，STARD 2015与STARD-AI同理。
限制：QUADAS-3的阶段1、2属方案层，QC阶段通常过晚，缺失时应作为局限说明。生成式AI图像作为研究对象时无单一主清单，需组合CLAIM 2024、FUTURE-AI、MI-CLEAR-LLM、STARD-AI、GRRAS与MRMC报告。清单文件为自述式摘要而非官方原文，提交用需填写官方工具；官方文本、定价等未提供。