community-automations/vector-anomaly

Investigación e Inteligencia

PublicSubagente de Claude

Detección de anomalías vectorial

A gran escala, el registro raro que delata un fraude o una fuente averiada es idéntico a los millones que lo rodean. Este flujo encuentra los valores atípicos por similitud, no por reglas.

sonnet1 semanaPineconePythonscikit-learnKafka
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Por qué este subagente

A gran escala, el registro raro que delata un fraude o una fuente averiada es idéntico a los millones que lo rodean. Este flujo encuentra los valores atípicos por similitud, no por reglas.

Cada registro se embebe y se indexa; una búsqueda KNN mide a qué distancia está de sus vecinos, y todo lo que pase del umbral queda marcado. Los puntos marcados llegan con sus vecinos más cercanos adjuntos, dándole a un agente posterior el contexto para juzgar si es una anomalía real.

Cómo se ejecuta

    • 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.

Salida de ejemplo

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

Embed each record, run KNN, and flag points whose neighbor distance exceeds the threshold, with neighbor context attached.

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.