用途：tripod-check 用于按 TRIPOD+AI（多变量个体预后或诊断预测模型透明报告 + AI 扩展）27 项清单，审计预测模型与临床 AI 稿件。
主要能力：工作流为读取全文、识别研究阶段（开发 D、评估 E 或两者 D;E）、识别建模方法（回归、机器学习、深度学习、集成），逐项按适用列检查，对每项给出 Reported / Partial / Missing / N/A，并引用稿件原文作为证据，最终输出合规摘要与可操作修复建议。清单覆盖标题与摘要、引言、数据与参与者、数据准备与结局、预测因子、样本量与缺失数据、分析方法、类别不平衡与公平性、模型规格与伦理、开放科学、患者与公众参与、结果、讨论等。
ML/AI 特定重点：第 7 项需含特征工程、数据增强、归一化流程；第 12c 项需含架构、超参数搜索空间、训练/验证划分、早停、正则化；第 13 项含 SMOTE 等不平衡处理；第 14 项含算法公平性指标；第 3c 项含部署公平性；第 18e-f 与第 22 项含模型权重、训练代码、推理 API。
输出格式：报告含研究阶段、建模方法、稿件名、X/27 Reported 等统计、ML/AI 特定缺口、其他缺失、部分完成项、开放科学（代码共享、数据共享、注册状态）。
扩展：TRIPOD-LLM 针对大语言模型研究，新增 19 项；PROBAST 用于偏倚风险评估。相关技能：/manuscript 与 /strobe-check。
限制：资料未说明具体安装命令、许可与收费方式。