v3.12.1 — Memória persistente, auditável e segura contra contradições para agentes de codificação. Híbrido BM25+vetor+RRF, formato de fio MIC/MAP, transportes HTTP/inbox/daemon, portões de qualidade determinísticos, arestas de linhagem tipadas e capacidade de explicação de recuperação. 84 ferramentas MCP, 17 clientes de IA, mind-mem-4b 95/95 em 10 categorias de avaliação (Qwen3.5-4B full fine-tune).
star-ga/mind-mem é uma skill de memória persistente, auditável e segura contra contradições, projetada para agentes de codificação como Claude Code, Cursor e Codex. Ela utiliza uma abordagem híbrida de recuperação (BM25 + vetor + RRF) combinada com os formatos de fio MIC/MAP para garantir que as informações armazenadas sejam recuperadas de forma precisa e consistente, mesmo em cenários complexos. A skill oferece 84 ferramentas MCP e suporta 17 clientes de IA, com transportes flexíveis via HTTP, inbox e daemon. Além disso, inclui portões de qualidade determinísticos, arestas de linhagem tipadas e funcionalidades de explicação de recuperação, permitindo que desenvolvedores e agentes entendam como e por que um determinado dado foi recuperado. O modelo mind-mem-4b, um fine-tune completo do Qwen3.5-4B, atingiu 95/95 em 10 categorias de avaliação, demonstrando alto desempenho em tarefas de memória e consistência lógica.
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v3.12.1 — Memória persistente, auditável e segura contra contradições para agentes de codificação. Híbrido BM25+vetor+RRF, formato de fio MIC/MAP, transportes HTTP/inbox/daemon, portões de qualidade determinísticos, arestas de linhagem tipadas e capacidade de explicação de recuperação. 84 ferramentas MCP, 17 clientes de IA, mind-mem-4b 95/95 em 10 categorias de avaliação (Qwen3.5-4B full fine-tune).
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.