技能介绍

要解决什么问题

做医学或生命科学方向的调研时，你往往要在 PubMed 里翻检索式、核对 PMID、再手工整理标题、作者、期刊和摘要。本技能把这条链路收成固定工作流：用自然语言说明检索意图，通过 esearch + efetch 拉取记录，最后输出中文可读的 Markdown 报告，而不是裸 JSON 或英文摘要堆砌。

技能如何工作

构造检索式：把需求转成 PubMed 查询串；复杂场景（MeSH、字段限定、文献类型、日期范围）可参考技能内的 references/pubmed-query-syntax.md。常见约定包括：「最新」用 --sort pub_date 并视情况加 --mindate；「最相关」用默认 relevance；RCT / 系统综述等加 randomized controlled trial[pt] 等类型过滤；未指定篇数时默认 --retmax 5；直接给 PMID 则走 --pmids，跳过检索。
运行 scripts/pubmed_search.py：仅依赖 Python 标准库，向 stdout 输出 JSON（ok、query、count、pmids、articles[]）。每篇含 pmid、title、authors、journal、pubdate、abstract、doi 及链接字段。不得凭记忆编造 PMID、标题或 DOI。
整理报告：按模板逐篇写标题（附中文翻译）、作者（超过 3 位列前三位加「等」）、期刊、日期、摘要中文概述、DOI / PubMed 链接；多篇时可加简短「整体趋势」小结。

边界与注意点

需要能访问 eutils.ncbi.nlm.nih.gov；网络不通时应如实说明，不能虚构文献。
无 API key 也可使用（约 3 次/秒限速）；当输出含 api_key_hint: true（批量 ≥20 篇未带 key，或 HTTP 429）时，应按 register-api-key.md 用通俗话引导用户注册 NCBI key；key 仅作参数或环境变量 NCBI_API_KEY，勿写入文件或记忆。
count 为命中总数，articles 仅为前 retmax 篇；ok: false 时如实报告 error。