community-automations/mongodb-recommender

Research og indsigt

PublicClaude-subagent

MongoDB-anbefalingssystem

Genrefiltre giver folk de samme blockbustere, som alle allerede har set. Den her anbefalingsmotor læser, hvad en seer faktisk beskriver, og finder titler, der passer til stemningen.

sonnet4 dageMongoDB AtlasAtlas SearchOpenAI EmbeddingsNode.js
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Hvorfor denne subagent

Genrefiltre giver folk de samme blockbustere, som alle allerede har set. Den her anbefalingsmotor læser, hvad en seer faktisk beskriver, og finder titler, der passer til stemningen.

Filmdokumenterne bliver i MongoDB Atlas, hvor embeddings er indekseret ved siden af via Atlas Search. En forespørgsel kører en hybrid søgning, der kombinerer vektorlighed med bedømmelses- og genrefiltre, og returnerer en rangeret liste, hvor hvert bud følges af en begrundelse på én linje, hentet fra synopsen.

Sådan kører den

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Eksempel på output

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

Given a user's described taste, return ranked movie recommendations from MongoDB Atlas with a one-line reason per title.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.