Geniş bir soruyu araştıran tek bir model hızla yüzeysel kalır; aynı anda hem geniş okuyup hem kendini doğrulayamaz. Bu ekip işi uzmanlara böler.
sonnet1 haftaCrewAITavilyFirecrawlOpenAI
Claude
81ROI
79Scale
$4k90Saved
ROI for
README.md
Bu otomasyon neden işinize yarar
Geniş bir soruyu araştıran tek bir model hızla yüzeysel kalır; aynı anda hem geniş okuyup hem kendini doğrulayamaz. Bu ekip işi uzmanlara böler.
Bir lider agent soruyu alt başlıklara böler, scraper'lar kaynakları paralel toplar ve sentez ile doğrulayıcı agent'lar bulguları birleştirip kontrol eder. Her iddianın bir kaynağa kadar izlendiği, kendinden emin bir tahmin değil, kaynaklı bir araştırma brifi alırsınız.
Nasıl çalışır
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.
Scraper agent'ları kendi alt başlıkları için kaynakları paralel toplarken bir sentez agent'ı onların çıktısını bekler.
pending
Sentez agent'ı bulguları tek bir taslakta birleştirir ve bir doğrulayıcı agent her iddiayı kaynağına karşı kontrol eder.
pending
Lider agent çelişkileri çözer, dayanaksız iddiaları düşürür ve Notion'a kaynaklı bir brif döndürür.
pending
Örnek çıktı
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
As the lead agent, decompose the research question into sub-topics, dispatch parallel scrapers, then have synthesis and verification agents produce a single brief where every claim carries a source link.
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.