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afx-team/hebb-mind
GitHub用于在arxiv上搜索指定主题的学术论文，提取标题、作者、摘要等关键信息，并以结构化Markdown表格呈现结果，特别标注与智能体记忆系统相关的论文及综述文章。
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Skills in Collection (10)
用于在arxiv上搜索指定主题的学术论文，提取标题、作者、摘要等关键信息，并以结构化Markdown表格呈现结果，特别标注与智能体记忆系统相关的论文及综述文章。
用户询问特定领域的最新学术研究成果
需要查找某主题的相关论文列表
调研某技术方向的背景文献
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用于对比多个智能体记忆系统的技能。通过分析代码、基准测试及架构，评估内存类型、检索策略、扩展性、API设计等维度，输出Markdown对比矩阵并提供包含权衡建议的推荐摘要。
需要对比不同Agent记忆系统
评估记忆模块的性能与架构差异
npx skills add afx-team/hebb-mind --skill bench-compare -g -y
深度分析GitHub仓库，通过WebSearch和MCP工具获取README、代码结构及Issue/PR信息。报告涵盖项目概述、架构设计、技术栈、设计模式、API接口及优缺点评估，支持指定领域深入分析。
需要深入了解某个GitHub项目的内部结构和设计理念
评估开源项目的技术栈、维护状态或代码质量
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执行结合学术论文与开源项目的结构化研究调查。搜索近期论文、GitHub仓库及行业报告，综合生成包含摘要、领域分析、差距分析及建议的结构化Markdown报告。
用户要求对特定主题进行学术研究综述
需要对比分析某个领域的学术成果与开源实现
生成包含行业趋势和差距分析的技术调研报告
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根据查询词在arxiv搜索学术论文，提取标题、作者、日期、链接及摘要等关键信息，并以结构化表格呈现结果。特别关注与智能体记忆系统相关的论文，并单独标注综述类文章以提供广泛背景。
用户需要查找特定主题的学术论文
用户希望获取某领域的最新研究进展或综述
npx skills add afx-team/hebb-mind --skill arxiv-search -g -y
用于对比多个智能体记忆系统，分析其代码、基准测试及架构。通过检索性能报告和社区反馈，从内存类型、检索策略、可扩展性、API设计等维度生成比较矩阵和推荐总结。
需要对比不同Agent记忆系统的优劣
评估记忆模块的性能与架构差异
选择适合项目的记忆存储方案
npx skills add afx-team/hebb-mind --skill bench-compare -g -y
用于暂存并提交当前更改，自动生成符合 conventional-commits 规范的提交信息。包含敏感文件检测、分支管理及用户确认机制，确保不推送且不在 main 分支直接提交。
用户希望提交代码更改
需要生成标准化的 commit message
从 main 分支开始新功能开发
npx skills add afx-team/hebb-mind --skill commit -g -y
深度分析GitHub仓库，涵盖架构、代码模式及设计决策。通过搜索文档和MCP工具获取结构、源码及Issue/PR信息，输出概述、技术栈、优缺点等详细报告，支持指定领域深入分析。
需要深入了解某个开源项目的内部结构和设计思路
评估第三方库的架构合理性或技术栈兼容性
npx skills add afx-team/hebb-mind --skill github-explore -g -y
将当前分支未推送的提交推送到 GitHub 并创建 PR。仅处理已提交内容，忽略工作区状态。若无可推送提交或处于 main/master 分支则中止，且不执行强制推送或变基操作。
用户希望将本地已提交的代码推送到远程仓库
用户希望在 GitHub 上为当前分支创建 Pull Request
npx skills add afx-team/hebb-mind --skill push-to-github -g -y
执行涵盖学术、开源及产业界的综合研究调查。通过搜索论文、GitHub项目和技术报告，合成包含摘要、现状分析、差距评估及建议的结构化Markdown报告。
需要撰写领域研究综述
对比学术与开源解决方案
调研特定技术趋势
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