community-automations/supabase-vector

Cercetare și inteligență

PublicSubagent Claude

Pipeline vectorial Supabase

Pipeline-urile vectoriale se dereglează rapid: când re-ingerezi un fișier, apar chunkuri duplicate și nimeni nu mai știe care versiune e cea live. Fluxul ăsta ține insert, upsert și retrieval într-un singur loc.

sonnet3 zileSupabasepgvectorOpenAI EmbeddingsEdge Functions
ClaudeClaude
ROI for
README.md

De ce acest subagent

Pipeline-urile vectoriale se dereglează rapid: când re-ingerezi un fișier, apar chunkuri duplicate și nimeni nu mai știe care versiune e cea live. Fluxul ăsta ține insert, upsert și retrieval într-un singur loc.

Totul stă în Supabase pe pgvector, cu upserturi cheie pe un ID stabil de document, astfel încât re-ingestia înlocuiește chunkurile vechi în loc să le adune. Fiecare operație e logată cu ID-ul ei sursă, deci poți oricând urmări ce a fost embeduit și când.

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)

Run insert, upsert, and retrieval over a Supabase pgvector store with stable IDs and a logged audit trail.

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.