用途：对多项研究的结果进行定量合并，计算合并效应量，评估异质性，检测发表偏倚，并生成森林图与漏斗图。适用于合并研究结果、计算合并比值比、绘制效应量森林图、用漏斗图检验发表偏倚、询问研究间异质性（I²）、运行随机效应荟萃分析等请求。不适用于设计系统评价方案、检索文献、单研究统计分析或叙述性文献综述。
主要能力：支持多种效应量类型，包括连续结局的标准化均数差（SMD，Cohen's d / Hedges' g）与均数差（MD）、二分类结局的比值比（OR）、风险比（RR）与风险差（RD）、生存分析的 hazard ratio（HR）以及相关研究的 Fisher's z。提供 DerSimonian-Laird 随机效应荟萃分析，输出合并效应、置信区间、异质性统计（Cochran's Q、I²、tau²）和检验结果；可生成森林图与漏斗图；提供 Egger 回归检验、Begg 秩相关检验和 trim-and-fill 方法评估发表偏倚。
使用方式：以 Python 脚本形式调用，传入效应量数组与方差数组（可选研究名称），核心函数为 meta_analysis_random_effects(effects, variances, study_names=None)；森林图、漏斗图与偏倚检验分别有独立函数。工具强调零幻觉规则：所有研究级数据必须来自工具结果或用户提供的数据，禁止生成虚构的研究名称、样本量或效应量；数据不足时应明确说明。
限制：漏斗图解读通常需要至少 5 至 10 项研究；I² 超过 50% 时应开展亚组分析、元回归或敏感性分析；OR 与 RR 应在合并前取对数、报告时再回转换；小样本校正应使用 Hedges' g；报告应遵循 PRISMA 2020。未提供具体安装命令、收费方式、平台或价格信息。