用途：将 NONMEM 运行（控制流及可选 .ext、.phi、数据集）转换为 Jinkō 试验设置，供模型迁移与复用。
前置条件：需要已初始化的 jinko-sdk 连接及符合元数据要求的 SDK；先运行 jinko-sdk-setup 技能，检查通过后再继续。会话代码只能交换一次，需重新调用 get_session_code。若缺少该技能，可从 novainsilico/jinko-skills 安装。转换器需要额外依赖：pip install "jinko-sdk[nonmem2jinko]"，安装后可使用 scipy 进行数值校验；未安装时脚本仍可运行，但 --check solve 会提示缺失。
核心规则：必须运行脚本，不要手工翻译 $PK；必须做数值检查并报告实测一致性，说明数字来源是平台隔离（--reference scipy）、读取覆盖（rxode2）还是与原 $TABLE 比较（nonmem，无需许可）；阻止性错误应停止，不要擅自加 --allow-issues；应用前先阅读报告，单位与名称是推断的，可能出错；确认时间单位，Jinkō 以秒为单位求解并返回结果。
脚本：convert_model.py、convert_trial.py、compare_against_reference.py、upload_data_tables.py、render_equivalence_report.py、publish_equivalence_report.py。项目写入默认 dry-run，需 --apply 才生效；本地产物通过显式路径参数输出。
流程：请求 .ext、.phi 和数据集；先 dry-run 转换，解决报告中的 --time-unit、--amount-unit、--volume-unit、--unit、--rename 等问题；应用并运行；用相同 --time-unit 做数值检查；当其他人依赖该模型时生成等价性报告。每步可加 --folder NAME --create-folder 和 --json-out FILE 传递 SID，--parent-folder 可嵌套文件夹。
关键决策：--population design（默认，可在 Jinkō 编辑）、phi（重放拟合个体）、sampled；--vpop-mode etas（默认）或 parameters；--dosing auto（默认）、arms 或 per-patient；--eps-clones 生成预测锥，非 VPC。明确拒绝的构造包括稳态给药 SS、$MIX、嵌套随机效应、以 SD/相关/Cholesky 表示的 $OMEGA/$SIGMA、仅 $PRED 模型、无法读取的缩写代码等，均会记录名称。部分构造以近似方式转换：DOSE=AMT 只取首个剂量、时变协变量仅保留基线等。更多细节见 references/ 下的 workflow、validation、reporting、conversion-map、residual-error。