community-automations/mongodb-recommender

Cercetare și inteligență

PublicSubagent Claude

Sistem de recomandare MongoDB

Filtrele pe genuri îți arată aceleași blockbustere pe care le-a văzut deja toată lumea. Recomandatorul ăsta înțelege ce descrie de fapt un spectator și găsește titluri care se potrivesc stării de moment.

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

De ce acest subagent

Filtrele pe genuri îți arată aceleași blockbustere pe care le-a văzut deja toată lumea. Recomandatorul ăsta înțelege ce descrie de fapt un spectator și găsește titluri care se potrivesc stării de moment.

Documentele filmelor rămân în MongoDB Atlas, iar embeddingurile sunt indexate lângă ele prin Atlas Search. O cerere rulează o căutare hibridă care combină similaritatea vectorială cu filtrele de rating și gen, apoi returnează recomandări clasate, fiecare cu un motiv de un rând extras din sinopsis.

Cum funcționează

    • 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.

Exemplu de 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.