对比上游 Claude Code/Codex CLI 最新特性与当前 tmux-agent-sidebar 实现，识别并报告功能缺口。仅输出差异列表，不执行代码修改或实现。
通过 Context7 实时查询第三方库和框架的最新文档、API 参考及代码示例，解决用户关于配置、语法和新特性的问题。
通过 Hindsight MCP 工具检索长期记忆，用于回答关于过往决策、项目背景及偏好等问题。若会话初始记忆不足，则调用 recall 或 reflect 工具进行深度搜索和推理。
基于Sentry会话回放分析特定产品区域的UX模式、痛点和用户旅程。通过搜索外部用户回放并提取详细行为数据，辅助进行用户体验研究和审计。
用于从网站提取符合特定JSON Schema的结构化数据。支持处理嵌套结构、数组、分页及验证，确保输出格式严格匹配要求，适用于需要精确结构化数据提取的场景。
用于调研PDF.js、pdf-lib和PDFBox等参考库中特定功能的实现方式，分析各自的设计模式与优缺点，最终生成包含最佳实践和建议的研究文档，以指导自身库的开发。
利用Git AI工具分析AI提示词模式及代码采纳率，支持按用户、时间范围查询，通过SQL聚合或子代理逐条解析对话内容，帮助用户理解AI编码习惯与效果。
从用户提供的操作历史中挖掘重复性人工劳动，基于频率、成本和错误率进行量化评分与排序，生成去重后的证据报告。仅做只读分析，不修改源数据或创建工单，旨在识别自动化潜力点。
用于从GitHub API、本地Git仓库及GH Archive收集、存储和验证取证证据的工具。支持提取提交、PR等对象，追踪IOC，并验证数据完整性。
用于对特定主题进行深度研究并生成结构化报告。通过检索现有记忆、多源网络搜索及学术文献，整合关键发现，输出包含摘要、详情和引用的完整研究报告，并保存结果以备后续使用。
用于对特定话题进行初步调研，生成包含调研对象列表和字段定义的框架。支持基于模型知识、网络搜索及用户输入合并信息，最终输出结构化outline和fields文件，适用于学术、技术选型等场景。
