用途：当用户要求推荐投稿期刊、为论文选 SCI 杂志或做期刊匹配时使用。输入以 manuscript 为必选，可来自标题、摘要、全文片段或本地 .md、.txt、.tex、.pdf、.docx，用户偏好可选。
主要能力：先用内置 assets/journal_catalog/2023IF.xlsx 做最小硬过滤（影响因子下限、用户排除项、基础元数据整理），生成 Set1 候选池；再联网核验官网、Aims & Scope、中科院小类分区、业内认可度及预警/垃圾期刊信号，形成 Set2；随后抓取 Set2 期刊最近 3 个月 PubMed 原始论文，由当前宿主模型做语义相关性判断，决定 Set3；最终输出最多 10 个期刊的 Markdown 报告，含影响因子、分区、认可度、官网、推荐理由及近期相似主题论文与相关性说明。
使用方式：先运行 python3 <skill_root>/scripts/init_workspace.py --project-root . 初始化隐藏工作区，中间文件写入 .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/paper-select-journal/ 下的 inputs、analysis、candidates、pubmed、reports 目录；再依次运行 shortlist_journals.py、fetch_pubmed_recent.py 和 render_report.py，语义判断由当前会话模型完成，不额外调用外部 AI API。
限制：不推荐明显预警、垃圾期刊或影响因子低于 3 的期刊，例外须说明理由；scope 不匹配即使高 IF 也不强推；近 3 个月无相似主题论文会下调推荐度；中科院分区无法可靠核验时优先换候选；宁可少报也不凑满 10 个；正式交付物不写入隐藏工作区。