用途：Media Analyzer 用于对文章或其他媒体文本做以技巧为核心的批判性阅读，帮助理解文本如何引导读者解读。适用于新闻、评论、社论、新闻稿等媒体内容的修辞分析。其核心原则是“检测手法，不检测立场”，即识别可观察的修辞与来源选择信号，而不给媒体、作者或文章贴左翼、右翼、保守、自由派或亲某方、反某方等政治方向标签。
主要能力：围绕七类技巧进行识别。一是情绪化语言，如将中性动词替换为带强烈情感色彩的词；二是选择性引证，即只引用支持论点、忽略可用反证或限定条件的数据、案例或时间段；三是来源选择偏差，按官方、专家、公民、组织、未知等机构类型统计被引来源，观察来源组合是否与话题匹配；四是框架，包括隐喻、命名选择、预设、引导性问题、标题与行文顺序等；五是遗漏，检视缺失但相关的背景、基线、时间范围、限定条件或原始来源语境；六是情感诉求，如恐惧、愤怒、同情、紧迫感或诉诸权威；七是虚假平衡，即把证据权重不对等的立场呈现为等价。脚本可统计情绪化词语、来源提及、情感诉求模式、段落数、平均句长、问句与感叹号数量，并给出技巧密度强度评分；但确切引证、遗漏、框架与虚假平衡需要结合外部检索和原始资料核对。
使用方式：在技能目录下先执行 python scripts/analyze.py scan --input article.md，可另存扫描结果：python scripts/analyze.py scan --input article.md --output analysis.json；随后生成报告：python scripts/analyze.py report --scan analysis.json --output report.md；查看用词表：python scripts/analyze.py wordlist --format table。流程分为提取、扫描、情境化、报告四阶段。报告应列出检测到的技巧实例、来源类型统计、情感诉求类型、偏倚信号谱（仅表示强度，如中性、轻微倾向、明显倾向、党派化，并不表示政治方向），以及“缺失内容”一节；无法确认的内容应写“未检测到”或“情境不足”。
限制：该工具不是政治倾向分类器，不是真假检测器，也不是审查工具，不具权威性，只是批判性阅读的辅助视角；检测遗漏、选择性引证和虚假平衡时不能替代原始资料检索。脚本输出仅作为信号而非意图证明，单一情绪化词不足以证明模式。分析时应对认同与不认同的文章采用同一标准，避免过度检测，并先识别文体类型：特稿、专栏、书评与倡导性文章同硬新闻规范不同。声称、数据真伪需另行事实核查，来源归档、更广背景调查可配合来源追踪与深度研究流程。