智能研究发现引擎

interject是一个持续扫描多个平台(如arXiv、Hacker News、GitHub等)以发现与用户项目相关的新功能、工具和研究的智能引擎,通过用户反馈优化推荐,并提供相关简报。

  • by mistakeknot
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 mistakeknot/interject

使用说明

插话

克劳德代码的环境发现和研究引擎。

这有什么作用

interject会不断扫描arXiv、Hacker News、GitHub、Anthropic文档和Exa,寻找与您的项目相关的新功能、工具和研究。它从你的晋升/解雇信号中建立了一个学习兴趣档案,并随着时间的推移更好地呈现相关发现。

当有有趣的事情出现时,它会创建一个简报,说明为什么它对你的特定项目很重要:不仅仅是“这是一篇新论文”,而是“这篇新论文,以及它与你在intersearch中构建的嵌入式基础设施的关系。”

高相关性的发现被推广为头脑风暴文档和珠子。中等相关性会得到简报。其他一切都在消化中。这种信任意味着你没有被噪音淹没。

安装

首先,添加 跨部门市场 (一次性设置):

/plugin marketplace add mistakeknot/interagency-marketplace

然后安装插件:

/plugin install interject

需要 intersearch 作为依赖(共享嵌入基础设施)。

用法

扫描新发现:

/interject:scan

检查收件箱:

/interject:inbox

查看和管理您的兴趣档案:

/interject:profile

建筑

src/interject/       Python library with pluggable source adapters
skills/              scan, discover, inbox, profile, status
server/              MCP server (Python/FastMCP, launched via uv run)

SQLite数据库跟踪发现、促销、反馈信号和查询历史。推荐引擎使用评分排名和反馈驱动的权重调整。