community-automations/mongodb-recommender

Дослідження та розвідка

PublicСубагент Claude

Система рекомендацій MongoDB

Жанрові фільтри підсовують ті самі блокбастери, які всі вже бачили. Цей рекомендаційник читає, що глядач насправді описує, і знаходить фільми під настрій.

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

Чому цей субагент

Жанрові фільтри підсовують ті самі блокбастери, які всі вже бачили. Цей рекомендаційник читає, що глядач насправді описує, і знаходить фільми під настрій.

Фільми зберігаються в MongoDB Atlas, а ембедінги індексуються поруч через Atlas Search. Запит виконує гібридний пошук, який поєднує векторну подібність із фільтрами за рейтингом і жанром, а потім повертає ранжований список — до кожного фільму додається пояснення в один рядок на основі синопсису.

Як він працює

    • 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.

Приклад результату

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.