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通过复用 REPL 状态，低 token 成本分析超长文档与上下文内容。
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请使用 Matryoshka 按章节分析这份 300 页技术文档，复用 REPL 状态保留上下文，输出每章摘要、关键术语和跨章节依赖关系。
返回按章节整理的摘要、术语表，以及基于全局上下文的依赖关系说明。
请用 Matryoshka 分析这份长合同，在不重复消耗大量 token 的前提下，提取付款条款、违约责任、终止条件和潜在风险，并标注对应段落。
输出合同关键条款清单、风险摘要，以及对应原文位置的引用。
把这批研究论文加载到 Matryoshka 中，保留会话状态；先总结共同结论，再比较方法差异，最后回答‘哪些论文支持 A 假设、证据 strongest 是什么？’
得到可连续追问的分析结果，包括综述、对比结论和基于文献证据的精确回答。
提供持久化 Python 执行环境，支持有状态调试、超时控制与工具联调。
提供结构化代码分析与 Git 提交智能，帮助高效理解仓库并显著节省上下文 token。
帮助开发者在超大代码库中进行跨上下文搜索、分析与变量化管理。
分层分析大型代码库并生成可查询知识图谱，提升代码理解与检索效率
通过测量、压缩、缓存与裁剪 token，显著降低 AI API 成本且无需改提示词。
用于多语言代码库分析、语义检索与静态检查，帮助快速理解项目结构与问题。