Notre avis
Un agent de recherche web local qui planifie une mission, interroge plusieurs sources (Hacker News, GitHub, Jina Reader) et rédige un briefing en markdown.
Points forts
- Planification autonome de la mission basée sur des objectifs
- Intégration avec plusieurs adaptateurs de sources pour une couverture large
- Génération de briefs Markdown structurés dans un répertoire dédié
- Capacité à suivre des pistes prometteuses de manière itérative
Limites
- Nécessite une configuration manuelle des clés API (JINA, GitHub, Anthropic)
- La qualité des résultats dépend de la pertinence des sources adaptateurs
- Peut consommer un nombre important de tokens pour des missions complexes
Lorsqu'il faut collecter rapidement des signaux techniques à partir de plusieurs sources ouvertes et synthétiser les résultats dans un rapport structuré.
Lorsque les données en temps réel ou les flux continus sont nécessaires, ou si l'utilisateur ne peut pas fournir les clés API requises.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill uses Bash to run arbitrary Python and shell scripts that may access the internet and install dependencies. While the purpose (web research) is legitimate, the actual code is not provided in the SKILL.md, so users must independently verify the safety of the scripts. No destructive or obfuscated commands are present, but the power given to Bash and the reliance on external files warrant caution.
- •Skill instructs execution of external Python and shell scripts (`python agent.py`, `./quick.sh`, `./scout.sh`, `./daily.sh`) that are not included in SKILL.md, requiring trust that the associated directory contains safe code.
- •Setup command `pip install -r requirements.txt` installs unspecified dependencies from PyPI, which could pull malicious packages if the repository is compromised.
- •The agent has network access (calls web adapters), so a compromised script could exfiltrate data or perform unintended actions.
Exemples
Find 3 interesting technical signals from today using hn_front, github_trending, and jina_read. Write a brief.Find open-source agent tooling worth tracking this week and write a brief.Monitor current trends in AI coding assistants from Hacker News and GitHub and summarize the top 5 signals.name: scout description: Run a local web research agent and mission-driven intelligence scanner that searches multiple sources and writes markdown briefs. Best for trend monitoring, opportunity scouting, builder discovery, and technical signal scanning. allowed-tools: [Bash, Read]
Scout
Mission-driven local web research agent backed by the files in this directory.
What it does
- plans a scan from a mission
- calls source adapters to gather signal
- follows promising leads
- writes a markdown brief to
inbox/
Best for:
- technical trend monitoring
- open-source discovery
- opportunity scouting
- builder and ecosystem research
Working adapters
- Hacker News
- GitHub
- Jina Reader
Setup
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
Then configure one of:
- Codex auth:
codex login --device-auth ANTHROPIC_API_KEY
Optional:
JINA_API_KEYGITHUB_TOKEN
Direct commands
python agent.py --mission "Find 3 interesting technical signals from today" --tokens 5000
./quick.sh --mission "Find 2 interesting GitHub repos from this week"
./scout.sh --tokens 20000 --mission "Find open-source agent tooling worth tracking"
./daily.sh --tokens 10000
Recommended smoke test
python agent.py --mission "Use hn_front, github_trending, and jina_read to find 2 interesting technical signals from today and write a brief." --tokens 2500
If the setup works, Scout writes a markdown brief to inbox/.
Ingénierie de Prompts
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Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
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Architecture RAG
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Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).