feat(toolkit): add classification and migration

Implement the standard/non-standard/not-macrolactone classification layer
and integrate it into analyzer, fragmenter, and CLI outputs.

Port the remaining legacy package capabilities into new visualization and
workflow modules, restore batch/statistics/SDF scripts on top of the flat
CSV workflow, and update active docs to the new package API.

scripts/README.md

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 # scripts
 
-这些脚本现在都是基于 `macro_lactone_toolkit.*` 的薄封装或迁移提示。
+这些脚本都基于 `macro_lactone_toolkit.*` 的正式包接口，不再依赖旧的 `src.*` 模块。
 
-- `batch_process.py`: 等价于 `macro-lactone-toolkit fragment`
-- `batch_process_ring16.py`: 等价于 `macro-lactone-toolkit fragment --ring-size 16`
-- `batch_process_multi_rings.py`: 自动识别模式的批处理封装
-- `analyze_fragments.py`: 等价于 `macro-lactone-toolkit analyze`
+- `batch_process.py`: 读取分子 CSV，输出 flat `fragments.csv`、`errors.csv` 和处理摘要 JSON
+- `batch_process_ring16.py`: 固定 `--ring-size 16` 的批处理入口
+- `batch_process_multi_rings.py`: 自动识别 12-20 元环的批处理入口
+- `analyze_fragments.py`: 读取 flat fragment CSV，生成位置统计、性质汇总和频率图
+- `generate_sdf_and_statistics.py`: 读取 flat fragment CSV，生成 cleavage 统计 JSON 和 3D SDF
 - `tylosin_splicer.py`: 使用 `macro_lactone_toolkit.splicing.*` 做简单拼接
 
-核心实现与正式接口都在 `src/macro_lactone_toolkit/` 中。
+推荐工作流：
+
+```bash
+python scripts/batch_process.py --input molecules.csv --output fragments.csv --errors-output errors.csv
+python scripts/analyze_fragments.py --input fragments.csv --output-dir analysis
+python scripts/generate_sdf_and_statistics.py --input fragments.csv --output-dir sdf_output
+```