通过Ollama调用本地LLM构建多模型同行评审层，交叉验证云端模型输出。分发至2-3个本地模型批判审查，聚合标记并综合共识。 适用：验证交易分析、审查智能体输出质量、测试本地模型准确性、高风险Claude输出发布前的检查。 不适用：简单事实核查（直接搜索）、无法受益于多模型共识的任务、延迟敏感决策（增加30-60秒）、琐碎内容审查。 反面示例： - "核对日期" → 直接搜索，无需评审。 - "检查购物清单" → 不值得多模型推理。 - "5秒内要答案" → 评审增加30-60秒延迟。 边界情况： - 短文本（<50词）→ 可能无实质问题，建议跳过。 - 高度技术领域 → 本地模型可能缺乏知识，降低标记权重。 - 创意写作 → 事实审查不适用，仅检查逻辑一致性。
codeskills install peer-review可配置的选项
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
3 | 个本地模型批判审查，聚合标记并综合共识。 | 无 |
60 | 秒）、琐碎内容审查。 | 无 |
60 | 秒延迟。 | 无 |
基于分类和标签推荐
适用于Cursor、Claude、ChatGPT和Copilot的终极AI智能体记忆系统。WAL协议+向量搜索+git笔记+云备份，不再丢失上下文。
完整的智能体记忆与性能管理系统。提取结构化事实，构建知识图谱，生成简报，并通过前置准备流程、工具策略、结果压缩和行动后复盘强化执行纪律。支持外部知识导入（如ChatGPT导出数据）至可搜索记忆库。适用于记忆管理、简报生成、知识整合、外部数据摄取、智能体一致性维护及跨会话执行质量提升等场景。
使用 Gemini Deep Research Agent 进行自主深度研究，生成带引用的详细研究报告。当用户需要深度调研话题、生成研究报告、或需要多轮搜索和分析时使用。触发词：深度研究、deep research、帮我调研、研究一下、写研究报告、deep dive、详细分析。
AI智能体持久化语义记忆层，本地优先架构（SQLite+LanceDB+Ollama嵌入）。支持跨会话存储事实、决策、偏好等5类记忆，具备记忆衰减、去重、7种图关系、多租户隔离、语义搜索、上下文召回、文本自动提取（规则/LLM/混合）、导入导出等功能。提供REST API与MCP协议，解决上下文窗口与记忆压缩失忆问题。服务运行于localhost:3400，仪表板见/dashboard。npm安装（engram-memory），需Ollama及nomic-embed-text模型。