用途：将主题和 5–25 条查询转换为可审计的候选文献 bundle，供 research-literature-review 等下游任务消费其 manifest 和 canonical 候选，不负责评分、纳入/排除、子主题、配额、综述写作、BibTeX 或 PDF/Word 导出。
主要能力：召回候选、字段规范化为 rls.paper.v1、canonical 去重、来源（provenance）审计、provider 优先级回退补足，以及可选摘要补全。输出包括 manifest.json、candidates_raw.jsonl、candidates_normalized.jsonl、candidates_deduped.jsonl、provenance.jsonl、dedupe_map.json、search_log.json。
必要用法：输入必需 topic 与显式查询（--query-file/--queries），有效查询默认 5–25 条，不足即 fail-closed；可选过滤条件、provider 顺序、上限与 scope_root。执行示例：python3 skills/research-literature-search/scripts/search_runner.py run --topic "..." --query-file ./queries.json --output-dir ./.bensz-api/search-bundle；摘要补全用 enrich-abstracts --input selected_papers.jsonl --output selected_papers_enriched.jsonl；校验用 validate --bundle ...。
限制：run 默认不补全全量摘要；provider 按优先级补足，达到约 70% 阈值即停止，不承诺全 provider union；mcp/duckduckgo 在纯 Python runner 中记为 skipped/host tool required；manifest status 仅为 success、partial_success、failed，review 只接受前两者；缺失值只能用 null/[]；不写入 API key、Cookie 等凭据；路径须限制在授权项目内。skill_info.version 记录在自身 config.yaml。