用途：为心脏病学 YouTube 频道撰写数据驱动、循证的 Hinglish（印地语为主、英语为辅）脚本。该技能消费 research-engine Python 流水线的输出，不替代该流水线，也不以人工网页搜索代替。
主要能力：依据内容日历、需求分析、缺口分析、叙事分析与知识简报生成脚本；支持清单式、故事驱动、辟谣三种正文结构；内置辟谣的“先立最强论点再纠正”协议、证据引用规范、Hinglish 用词与句式规则、6 项语气检查（权威性、领域专家、严谨性、可理解性、不说教、不评判）。
使用方式：先运行研究流水线生成数据，例如 cd "/Users/shaileshsingh/cowriting system/research-engine" 后执行 python run_pipeline.py --quick（约 10 分钟）或 python run_pipeline.py（约 30 分钟）。随后查看日历 python calendar_generator.py --show-next 5，检查叙事威胁 python analyzer/narrative_monitor.py --threats，查找纠正机会 python analyzer/gap_finder.py --corrections，并用 KnowledgePipeline 合成知识简报，最后按本技能规则写脚本。
适用场景：心脏病学科普、误区纠正、患者教育类长视频脚本。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围与效果数据；脚本时长、语言比例、结构等为技能内既定规则，实际产出取决于研究流水线数据与知识简报是否齐备。