Vous ouvrez le frigo, vous y voyez cinq ingrédients au hasard, et vous n'arrivez toujours pas à décider quoi cuisiner. Ce moteur transforme ce tas en vraies options de dîner.
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Claude
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Pourquoi ce sous-agent
Vous ouvrez le frigo, vous y voyez cinq ingrédients au hasard, et vous n'arrivez toujours pas à décider quoi cuisiner. Ce moteur transforme ce tas en vraies options de dîner.
Il normalise ce que vous listez, cherche dans un index de recettes encodé les correspondances les plus proches, et classe selon le peu d'ingrédients supplémentaires que chaque plat réclame. Le résultat : une courte liste de recettes que vous pouvez en grande partie faire tout de suite, chacune indiquant ce qui manque et le temps qu'il faut, à peu près.
Comment il s'exécute
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Recherche dans l'index de recettes encodé des plats dont les ingrédients de base se recoupent le plus.
pending
Classement selon le peu d'ingrédients supplémentaires que chaque recette exige au-delà de ce qu'il y a déjà dans le frigo.
pending
Renvoi des meilleures recettes avec les ingrédients manquants et un temps de préparation approximatif pour chacune.
pending
Exemple de sortie
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given on-hand ingredients, return ranked recipes by fewest missing items, listing what's missing and prep time per dish.
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.