community-automations/mongodb-recommender

Riset & Intelijen

PublicSubagen Claude

Rekomendasi MongoDB

Filter genre cuma menyodorkan film blockbuster yang sudah ditonton semua orang. Recommender ini membaca apa yang sebenarnya digambarkan penonton dan menemukan judul yang pas dengan suasana hati.

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

Mengapa subagent ini

Filter genre cuma menyodorkan film blockbuster yang sudah ditonton semua orang. Recommender ini membaca apa yang sebenarnya digambarkan penonton dan menemukan judul yang pas dengan suasana hati.

Dokumen film tetap tersimpan di MongoDB Atlas, dengan embedding yang diindeks berdampingan melalui Atlas Search. Setiap permintaan menjalankan pencarian hybrid yang memadukan kemiripan vektor dengan filter rating dan genre, lalu mengembalikan pilihan berperingkat, masing-masing disertai alasan satu baris yang diambil dari sinopsis.

Cara kerjanya

    • 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.

Contoh 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.