smixs

Agent Research Radar — AI skill for Claude Code

AI community

Claude Code skill: radar for fundamental posts on autonomous AI agents across AI-lab engineering blogs.

How to install Agent Research Radar

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open smixs/agent-research-radar and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Agent Research Radar does

Claude Code skill: radar for fundamental posts on autonomous AI agents across AI-lab engineering blogs.

Alternatives in AI

Codeflow — OpenVibeCoding is the command tower for AI engineering: plan, delegate, track, resume, and prove long-running 206 ★
NotebookLM Research Agent — A fully autonomous AI research agent that ingests sources into Google NotebookLM, runs deep web research, synt 168 ★
Relay Radar — AI中转站质量监控 · 模型验真 · Token成本优化 — RelayRadar 中转雷达 131 ★

README

agent-research-radar

Скилл для Claude Code и Codex, который следит за техническими блогами AI-лабораторий и приносит **только фундаментальные посты про автономных агентов** — архитектуру, память, длинные горизонты, оркестрацию, экономику прогона, эвалы. Продуктовые анонсы, релизы моделей и кейсы без механики отсекаются.

**EN:** A Claude Code skill that monitors AI-lab engineering blogs (Anthropic, OpenAI, Cursor, LangChain, Amp, Cognition, DeepMind and others) and surfaces only *fundamental* posts on autonomous-agent architecture — memory and context, long-running loops, self-improvement, orchestration, run economics, agent evals, long-horizon risks. Product announcements and model releases are filtered out. Docs are in Russian; the collector and sources are language-agnostic.

Зачем

Читать все блоги целиком невозможно: только у Claude Blog выходит два-три поста в день, у LangChain — под сотню за два месяца. При этом доля текстов, которые действительно объясняют, **как устроен агент**, — единицы в неделю. Радар делает за тебя триаж и отдаёт дайджест, где у каждого поста есть суть, числа и строка «что забрать» — конкретное следствие для твоей собственной работы с агентами.

Как работает

Два слоя, и это принципиально:

Сбор — код. scripts/radar.py (stdlib-only, только GET) обходит источники, фильтрует по окну дат, режет уже показанное, добирает точные заголовки и даты. Логики релевантности здесь нет вообще.
Отсев — рубрика. Решение «фундаментальный пост или продуктовая новость» принимает агент по письменной рубрике references/relevance.md. Регулярка по ключевым словам отрезала бы ровно то, что интересно: заголовок «Multiplayer» может быть и чатом, и архитектурой разделяемого состояния между агентами.

# всё за неделю, закончившуюся последним наступившим воскресеньем
python3 scripts/radar.py collect --json /tmp/radar.json

# только ядро источников, быстро
python3 scripts/radar.py collect --tier 1

# произ