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afx-team/hebb-mind
GitHub用于搜索 arXiv 学术论文，提取标题、作者、摘要等关键信息并结构化输出。支持按年份筛选，特别标注与智能体记忆系统相关的论文及综述文章，辅助学术研究。
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Skills in Collection (10)
用于搜索 arXiv 学术论文，提取标题、作者、摘要等关键信息并结构化输出。支持按年份筛选，特别标注与智能体记忆系统相关的论文及综述文章，辅助学术研究。
用户需要查找特定主题的学术论文
用户希望获取最新或特定年份的研究文献
用户需要了解某领域的综述或前沿进展
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对比多个 Agent 记忆系统，分析代码、基准测试和架构。通过检索性能报告、社区反馈，从内存类型、检索策略、扩展性、API设计等维度生成对比矩阵及推荐摘要。
需要评估不同 Agent 记忆系统的优劣
进行技术选型前的多维度对比分析
查看特定记忆库的基准测试和社区评价
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深度分析 GitHub 仓库，涵盖架构、代码模式、技术栈及设计决策。通过搜索文档和检查 Issues/PRs，提供项目概览、优缺点评估，支持聚焦特定领域深入探究。
需要了解开源项目的内部架构和技术选型
评估第三方库或框架的稳定性与适用性
研究竞品或参考项目的代码组织方式
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执行结构化研究调查，结合学术论文、开源项目和行业报告，生成包含摘要、趋势分析及建议的综合报告。
需要调研特定技术领域的学术进展
收集并对比相关开源项目
撰写行业技术趋势分析报告
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用于在 arXiv 上搜索学术文献并返回结构化摘要。支持指定主题查询，提取标题、作者、日期等关键信息，并以 Markdown 表格形式展示结果，特别关注与智能体记忆系统相关的论文及综述文章。
用户需要查找特定主题的学术论文
用户希望获取某领域最新的研究成果概览
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对比多个智能体记忆系统，分析代码、基准测试和架构。通过多维度评估（如内存类型、检索策略、性能等）生成比较矩阵和推荐总结，辅助技术选型。
需要对比不同Agent记忆系统的优劣
进行技术选型前的基准测试分析
评估现有或候选项目的架构与性能
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用于自动暂存并提交代码变更，生成符合 Conventional Commits 规范的提交信息。包含敏感文件检测、分支保护及手动确认机制，确保提交安全规范，不执行推送操作。
用户要求提交当前代码变更
需要生成标准化的 commit message
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深度分析 GitHub 仓库，通过搜索和 MCP 工具获取文档、代码结构及历史，评估架构、技术栈和设计决策。
需要深入了解开源项目内部实现
评估第三方库的架构和技术选型
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将本地未推送的提交推送到 GitHub 并创建 PR。仅处理已提交的代码，忽略工作区状态，通过 gh CLI 实现自动化推送与 PR 管理。
用户希望将本地已完成的代码变更推送到远程仓库
用户需要基于当前分支发起 Pull Request
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执行结构化研究调查，结合学术论文、开源项目及行业报告，生成包含摘要、趋势分析和差距评估的综合报告。
需要调研特定技术主题的学术和开源现状
要求输出包含Gap Analysis和Recommendations的结构化研究报告
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