--- name: Agent Research Radar slug: agent-research-radar category: AI Engineering description: Monitors AI lab engineering blogs to filter out product announcements and surface only in-depth posts on autonomous agent architecture, memory, and orchestration. Use when you need a curated weekly digest of fundamental AI agent research. github: "https://github.com/maddness/agent-research-radar" language: Python stars: 21 forks: 4 install: "npx degit https://github.com/maddness/agent-research-radar ~/.claude/skills/agent-research-radar" installs_to: ~/.claude/skills/agent-research-radar source_path: SKILL.md collection_size: 1 category_size: 2451 added: 2026-08-11T07:22:16.268Z last_synced: 2026-08-11T07:22:16.268Z canonical_url: "https://dirskills.com/skills/agent-research-radar" --- # Agent Research Radar Monitors AI lab engineering blogs to filter out product announcements and surface only in-depth posts on autonomous agent architecture, memory, and orchestration. Use when you need a curated weekly digest of fundamental AI agent research. **Install:** ```bash npx degit https://github.com/maddness/agent-research-radar ~/.claude/skills/agent-research-radar ``` ## 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: 1. **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. 2. **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. ```bash # 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 # произвольное окно python3 scripts/radar.py collect --since 2026-07-01 --until 2026-07-15 # живы ли источники python3 scripts/radar.py check ``` ## Источники 15 штук в трёх тирах — ядро жанра, смешанный поток и периферия с агрегаторами. Список и обоснование каждого — `references/sources.md`, конфиг — `scripts/sources.json`. **Главная техническая находка: RSS почти ни у кого нет.** Ни у Anthropic (`/engineering` и Claude Blog), ни у Cursor, ни у Cognition, ни у Factory. У `developers.openai.com` фид формально есть, но покрывает только раздел `/learn` и отстаёт на месяцы. Поэтому коллектор парсит HTML-индексы и добирает точные метаданные со страниц постов через JSON-LD (`headline`, `datePublished`), `og:title` и `article:published_time`. Ещё три грабли, на которых ложится наивная реализация: - `claude.com` отдаёт **HTTP 103 Early Hints**, на котором `urllib` падает — сделан автоматический откат на `curl --compressed`; - `openai.com/index/*` закрыт Cloudflare: и обычный фетч, и `curl` получают заглушку «Enable JavaScript» — нужен браузер; - ISO-даты вида `2026-07-25T22:44:05` ломают регулярку с `\b` на хвосте (между «25» и «T» нет границы слова) — из-за этого все Atom-фиды молча приходят без дат. ## Установка ```bash git clone https://github.com/maddness/agent-research-radar.git ~/.claude/skills/agent-research-radar # или для Codex git clone https://github.com/maddness/agent-research-radar.git ~/.codex/skills/agent-research-radar ``` Дальше скилл подхватывается агентом автоматически и триггерится на «радар», «дайджест», «что нового в блогах про агентов» и подобное. Состояния между прогонами скилл не хранит: одно и то же окно всегда даёт один и тот же набор кандидатов. Дедуп работает только внутри прогона — URL канонизируются, поэтому один пост из двух лент не удваивается. ## Структура ``` SKILL.md рабочий цикл: окно → сбор → триаж → чтение → дайджест scripts/radar.py коллектор (stdlib, только GET) scripts/sources.json каталог источников references/relevance.md рубрика отсева: три корзины, 10 осей, матрица скоринга references/sources.md зачем каждый источник и где его грабли references/digest-format.md шаблон отчёта и требования к нему references/canon.md карта опорных публикаций — база для оценки новизны references/example-digest.md эталонный прогон за 20–26 июля 2026 evals/evals.json 9 сценариев проверки ``` ## Формат отчёта Один Markdown-файл на прогон. Структура: топ «читать обязательно» (3, максимум 5) с разбором механики и строкой «что забрать», список «стоит глянуть», сводка отбраковки и — обязательно — **какие источники молчали или отвалились**. Тихо пропущенный источник читается как «там ничего не было», а это дезинформация, а не краткость. Живой пример — `references/example-digest.md`. ## Как добавить источник В `scripts/sources.json` — объект с `id`, `name`, `tier`, `kind` (`rss` | `html`). Для `html` нужны `link_pattern` (регулярка пути до поста, поддерживает lookahead для отсечения служебных URL), `base` и обычно `verify: "jsonld"`. После — `python3 scripts/radar.py check`: в колонке `raw` должно быть разумное число ссылок, а `in60d` — не ноль, если блог живой. ## Лицензия MIT — см. [LICENSE](LICENSE).