community-automations/mongodb-recommender

Badania i wywiad

PublicSubagent Claude

System rekomendacji MongoDB

Filtry gatunkowe podsuwają te same blockbustery, które wszyscy już widzieli. Ten system rekomendacji odczytuje, co widz faktycznie opisuje, i znajduje tytuły pasujące do nastroju.

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

Dlaczego ten subagent

Filtry gatunkowe podsuwają te same blockbustery, które wszyscy już widzieli. Ten system rekomendacji odczytuje, co widz faktycznie opisuje, i znajduje tytuły pasujące do nastroju.

Dokumenty filmów pozostają w MongoDB Atlas, a embeddingi są indeksowane tuż obok nich za pośrednictwem Atlas Search. Zapytanie uruchamia wyszukiwanie hybrydowe, które łączy podobieństwo wektorowe z filtrami ocen i gatunków, a następnie zwraca uporządkowane rekomendacje, z których każda zawiera jednozdaniowe uzasadnienie zaczerpnięte z opisu fabuły.

Jak działa

    • 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.

Przykładowe wyjście

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.