用途：帮助撰写、修订和审计科学稿件或报告，核心原则是不编造证据、不掩盖不确定性，并把起草、证据核验与投稿批准分为独立阶段。人类作者对科学决策和最终批准负责，AI 不是作者，生成流畅的文字不构成证据。
主要能力：提供本地、确定性、无依赖、无网络的脚本与模板，包括生成 Markdown/JSON/CSV 脚手架、按研究设计选择报告规范、构建证据记录（来源 E ID、主张 C ID、数值/方法/结局/结果 ID）、检查方法与结果一致性、审计主张与引用、校验作者身份与披露、lint 稿件。附带报告规范覆盖记录、图表规范、引用风格、期刊政策等参考文档。
使用方式：先建立本地工作区，例如 python3 scripts/scaffold_manuscript.py --output-dir ./draft-workspace --document-id local-draft --study-design randomized_trial --guideline consort-2025；再选择报告规范 python3 scripts/select_reporting_guidelines.py select --study-design randomized_trial；随后建立证据记录、证据大纲、起草、一致性检查 python3 scripts/check_consistency.py consistency_manifest.json、引用与主张校验 python3 scripts/audit_claims.py manuscript.md claims.csv source_manifest.json、作者校验 python3 scripts/validate_authorship.py authorship.json、lint python3 scripts/lint_manuscript.py manuscript.md --manifest manuscript_manifest.json。
适用场景：随机试验、系统综述、观察性研究、诊断准确性、预测模型、病例报告、动物研究、质量改进、经济评价等稿件的写作与审计。
限制：脚本不联网、不生成图像或示意图，不认证质量、合规或录用；引用检查只验证语法和重复标识，仍需人工比对来源；去标识化需专家审查；未经授权不得将未发表稿件、评审材料、敏感数据或个人信息发送到外部服务；投稿就绪状态、作者顺序、披露和提交只能由人类批准。