用途：对 Jinkō 模型中直接取值的输入参数按证据来源分类，并把证据不足、需要校准的输入映射到显式校准步骤。
前提：需要已初始化的 jinko-sdk 连接，且 SDK 满足其 metadata.requires_sdk 范围。先运行 jinko-sdk-setup 技能（../jinko-sdk-setup/SKILL.md），检查通过后再继续。会话码只能交换一次，因此在本技能自身 SDK 进程前需再次调用 get_session_code。若找不到该技能，可从 novainsilico/jinko-skills 安装。
输入要求：模型 SID；当前输入值的文档或其他证据；显式有序的校准步骤标识列表及每步的生物学范围；用户覆盖项以及是否允许替换现有标签。
标签规则：每个合格输入最多一个来源标签——s::knowledge（文献、专家知识或参考模型支持）、s::arbitrary（刻意固定、非证据推导）、s::to-calibrate（信息不足、拟校准）、s::calibrated（存在时保留，本任务不分配）。仅当输入为 s::to-calibrate 且提供的步骤范围覆盖其生物学角色时，才分配 CalibIter::<step>；无匹配则保持不变并记入 todo。不确定的输入保持原样并报告。
流程：用 jinko-model 检查参数、分类参数和物种初始条件，排除派生公式、技术基础设施和非输入组件。除非要求重新标注，保留现有 s::* 与 CalibIter::* 标签。对剩余输入按证据分类来源。将每个 s::to-calibrate 输入映射到第一个范围完全覆盖其生物学角色的步骤；若无唯一步骤符合，保持不变并加入 todo。将拟变更写成 JSON，先以 dry-run 运行 scripts/apply_calibration_labels.py，审查后再加 --apply。脚本会校验来源/步骤一致性、重复分配、组件类型、现有标签冲突及允许的模型变更，然后以单个组件批次应用。重新获取模型，返回新修订与快照，并给出简洁报告：已分配与保留的标签、按来源和步骤的计数、带原因的 todo 条目。
变更计划格式示例：{"in_scope_steps":["2","3"],"assignments":[{"component_id":"k_elim","source":"to-calibrate","calibration_step":"2"},{"component_id":"body_weight","source":"knowledge"}]}。
限制：不得更改数值、单位、描述、方程、结构或无关标签；不得推断无证据支持的来源或编造校准步骤；todo 项只报告，不写成占位标签。