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通过本地模型（Neuro-Core）直接控制 Windows 操作系统。当需要执行键鼠模拟、截图分析、OS 级命令行或绕过沙箱限制的操作时调用。支持深度推理、记忆管理、MCP 服务器管理、代码搜索与理解、文件修改与验证、浏览器自动化等能力。
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Based on SOC occupation classification
自主执行总调度器 v6.1。一句话完成项目：任务解析 → 智能推荐 → 蜂群/单Agent执行 → 验证验收 → 知识沉淀。触发词：开始、继续、自主执行、自动规划、autonomous。深度集成 intelligent-workflow-assistant、swarm-orchestrator、workflow-runner。
智能工作流助手 v6.0。深度集成 autonomous-agent 和 swarm-orchestrator。自动分析项目、推荐工作流、决定执行模式（单Agent/蜂群）、触发验证验收。触发词：帮我看看项目、智能工作流、检查项目、推荐工作流。
Searches and downloads AI skills from open-source skill markets and GitHub repositories. Invoke when user wants to find popular skills, search for specific skills, or install skills from external sources into the local project.
静态网页开发与GitHub Pages部署工作流。当用户需要开发网页、创建网站、部署静态页面、制作活动页时调用。包含完整的需求分析、资源验证、本地预览、GitHub部署流程。
智能体蜂群调度器 v6.0 - 任务分解、DAG构建、Worker分发、并行执行。触发词：蜂群、并行执行、多智能体、swarm、/swarm、启动蜂群
支持搜索、分类、推荐和一键安装工作流到本地。当用户需要查找工作流、探索新工作流、管理工作流收藏时使用。
| name | neuro-bridge |
| description | 通过本地模型（Neuro-Core）直接控制 Windows 操作系统。当需要执行键鼠模拟、截图分析、OS 级命令行或绕过沙箱限制的操作时调用。支持深度推理、记忆管理、MCP 服务器管理、代码搜索与理解、文件修改与验证、浏览器自动化等能力。 |
Neuro-Bridge 是一个基于 FastMCP 的本地 AI 助手系统，通过本地模型（Neuro-Core）直接控制 Windows 操作系统。
from neuro_mcp_server import deep_reasoning, manage_memory, self_check
# 深度推理
result = deep_reasoning(
intent="分析代码架构缺陷",
context="[代码片段]",
protocol="P1_RESEARCH"
)
# 记忆管理
manage_memory(
operation="store",
content="项目使用 FastMCP 框架",
tags=["architecture"]
)
# 系统自检
status = self_check()
src/
├── neuro_mcp_server.py # FastMCP 服务器
└── neuro_memory.py # 记忆系统