用途：对科学主张与研究证据进行系统性批判性评估，覆盖方法学、实验设计、统计有效性、偏倚、混杂与证据质量，可应用GRADE与Cochrane ROB框架。
主要能力：方法学批判（研究设计、内部/外部/构念/统计结论效度、随机化与盲法、测量质量）；偏倚识别（认知、选择、测量、分析偏倚及混杂）；统计分析评估（样本量与检验效能、检验选择、多重比较、p值解释、效应量与置信区间、缺失数据、回归建模）；证据质量评估（研究设计层级、GRADE升降级、证据收敛性）；逻辑谬误识别；研究设计指导；主张评估。
使用方式：在评估研究论文、设计新研究、解读矛盾证据或进行系统综述时调用。文档中可配合科学示意图技能生成图表，命令为：python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png。
适用场景：论文评审、系统综述与元分析、临床试验结果解读、研究方案设计、科普内容核查。
限制：资料未提供具体安装方式、收费模式、平台支持与效果保证；部分参考文件（如references/scientific_method.md等）内容未在资料中展开。