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PublicClaude 서브에이전트

MongoDB 추천기

장르 필터로는 이미 다 본 블록버스터만 추천받기 마련입니다. 이 추천 시스템은 시청자가 실제로 표현하는 내용을 읽어내어 그 분위기에 맞는 작품을 찾아줍니다.

sonnet4일MongoDB AtlasAtlas SearchOpenAI EmbeddingsNode.js
ClaudeClaude
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왜 이 서브에이전트인가

장르 필터로는 이미 다 본 블록버스터만 추천받기 마련입니다. 이 추천 시스템은 시청자가 실제로 표현하는 내용을 읽어내어 그 분위기에 맞는 작품을 찾아줍니다.

영화 데이터는 MongoDB Atlas에 저장되고, 임베딩은 Atlas Search를 통해 함께 인덱싱됩니다. 요청이 들어오면 벡터 유사도와 평점·장르 필터를 결합한 하이브리드 검색이 실행되어, 시놉시스에서 뽑아낸 한 줄 이유와 함께 순위별 추천작을 반환합니다.

작동 방식

    • 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.

샘플 출력

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.