用途：在 Jinkō 中创建、校验、运行、查看、复用和编辑虚拟人群（Vpop）子抽样设计。子抽样只从已完成 Trial 的模拟 Vpop 中挑选患者，使所选人群更贴近指定的人群层面目标；它不校准模型，也不生成新患者。科学选择应由工作流或领域专家决定，而非本技能。
主要能力：通过 trial.create_subsampling_design(...) 构建带过滤器与人群目标的 SubsamplingDesign，用 client.get_subsampling_design(...) 获取设计；用 design.generate_vpop(...) 生成不可变的子抽样 Vpop；通过 design.diagnostics、design.generated_vpops.list_with_details() 检查结果；在兼容前提下用 design.set_trial(...) 复用，或编辑 design.marginals 等类型化组件。支持数值过滤器（如 scalar.gte(18)）、标量目标（normal、uniform、weibull），以及分类过滤器、相关性、生存、汇总统计和观测量等目标接口。
使用方式：需已初始化 jinko-sdk 连接并满足其 requires_sdk 范围，先运行 jinko-sdk-setup 技能并通过检查；会话码只能兑换一次。标准流程为：取得 Trial 并确认 trial.status()["status"] == "completed"，查看 trial.descriptors.scalars 与 categoricals（ID 与分组须取自该 Trial）→ 创建设计 → 读取 diagnostics，有错误时不得生成，可用 explain() 定位错误 → 调用 generate_vpop(...) → 用 list_with_details() 查看产物。命令行脚本包括 jinko.cli.create_subsampling_design、jinko.cli.generate_subsampled_vpop、jinko.cli.inspect_subsampling_design，默认空跑，加 --apply 才实际创建；也可用 python -m 运行。建议项目文件夹采用 YYYY-MM-DD-<experiment>，并用 client.get_folder_by_name(name, exact_match_only=True) 精确复用，确认或 --apply 后才创建远程项目项。
适用场景与限制：适用于从已完成 Trial 的模拟人群中按目标挑选子集。分类约束的支持取决于后端/版本，需先创建设计并确保诊断无错误；design.edit(...) 仅用于高级整片替换，优先用类型化子服务以保留不可变 ID；切换 Trial 须描述符与分组兼容并重新校验诊断。其余细节暂未提供。