Install
$ agentstack add skill-maddness-agent-research-radar-agent-research-radar ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ● Network access Used
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
Agent Research Radar
Радар публикаций про автономных AI-агентов в блогах лабораторий и продуктовых команд. Задача скилла — не «принести все новости», а отфильтровать шум фич и оставить фундаментальные тексты: как устроена память агента, как держать long-running цикл, как замыкать верификацию, как оркестрировать пачку агентов и сколько это стоит, как эвалить агентное поведение, что ломается на длинных горизонтах.
Ядро сбора — scripts/radar.py (stdlib-only, ходит только GET). Каталог источников — scripts/sources.json.
Pre-flight перед первым прогоном сессии: python3 scripts/radar.py sources должен мгновенно напечатать каталог. Если python3 отсутствует или команда падает (битый sources.json, нет прав) — остановись и скажи об этом, не пересобирай сбор вручную через WebFetch: ручной обход 15 индексов съест сессию и всё равно потеряет даты.
Рабочий цикл
1. Определи окно
По умолчанию — неделя с понедельника по последнее наступившее воскресенье. В воскресенье это текущая неделя, в остальные дни — предыдущая. Окно никогда не захватывает будущие даты.
Выбор окна по формулировке запроса — не изобретай своё:
| Просят | Окно | |---|---| | «за прошлую неделю», дайджест без уточнений | дефолт (пн–вс), флаги не нужны | | «что нового», «самое свежее», «сегодня» | дефолт плюс хвост: --since --until | | явный период («за две недели», «с 1 июля») | --since / --until по словам пользователя |
Какое окно взял — такое и напиши в заголовке дайджеста. Скользящие «7 дней до сегодня» вместо дефолта не бери: прошлое воскресенье — граница, по которой недельные дайджесты стыкуются без дыр и перекрытий.
2. Собери кандидатов
python3 scripts/radar.py collect --json /tmp/radar-$(date +%F).json
- без флага (= все тиры) — дефолт для недельного дайджеста. Прогон 26.07.2026 показал, почему: tier 3 дал три попадания из восьми, и именно агрегатор Simon Willison вывел на первоисточник инцидента OpenAI ↔ Hugging Face, который tier 1–2 не поймал (пост лежит на
openai.com/index/*). --tier 1— только ядро (Anthropic, Claude, Cursor, OpenAI Devs, LangChain, Amp): быстро, когда нужен только сильный сигнал.--tier 2— плюс Cognition, Factory, OpenAI News, DeepMind.--source claude-blog,cursor-blog— точечно по одному-двум блогам.--all— без фильтра по датам; добирает метаданны всего индекса и может
работать заметно дольше обычного прогона.
Скрипт отдаёт JSON: items[] с date, url, title, source, tier, blurb, а также sources_failed — если источник отвалился, скажи об этом в дайджесте, не молчи: молчание читается как «там ничего не было».
Прогон не помнит прошлые прогоны. Никакого seen-состояния нет: два запуска по одному окну дают один и тот же набор кандидатов и один и тот же дайджест — это свойство, а не баг. Сильный пост попадает в топ каждый раз, когда попадает в окно, независимо от того, показывали его раньше или нет. Единственный дедуп — внутри прогона: один и тот же URL из двух лент схлопывается в одну запись (fragment, tracking-параметры и хвостовой / не создают дублей).
Если пользователь сам говорит, что уже видел конкретный пост или просит «без повторов», — сначала скажи прямо: seen-состояния у радара нет, повторы отсекаются решением этой сессии. Потом отсекай названное, но не выдумывай файл состояния: следующий прогон снова покажет всё. Проговорить это обязательно — иначе пользователь решит, что дедуп постоянный, и удивится повторам через неделю.
Health-check источников (когда что-то подозрительно пусто):
python3 scripts/radar.py check
3. Триаж по заголовкам
Прогони кандидатов через рубрику из references/relevance.md. Цель — шортлист 5–10 постов, остальное в отбраковку с указанием количества.
Быстрое правило: продуктовый анонс, релиз модели, кейс заказчика, наём, сертификация, партнёрство, безопасность корпоративного контура — мимо, даже если это блог первого уровня. Оставляем то, где автор объясняет как и почему устроен агент.
4. Прочитай шортлист
WebFetch по каждому URL из шортлиста с промптом на суть и технические утверждения. Три уровня отказоустойчивости:
WebFetch— рабочая лошадь.- HTTP 403 / пустая страница →
curl+ вырезание тегов (см.references/sources.md). - Стена JS/Cloudflare (это
openai.com/index/*) → браузерная панель:
preview_start с URL, computer{action:"wait",duration:5}, get_page_text.
Никогда не пересказывай пост по одному заголовку. Заголовок «Multiplayer» может оказаться и фичей чата, и архитектурой разделяемого состояния между агентами — разница принципиальная, а по названию она не видна.
5. Собери дайджест
Формат и требования — references/digest-format.md. Кратко: топ-3 «читать обязательно» с разбором, дальше «стоит глянуть» одной строкой, в конце — что отбраковано и какие источники молчали.
Каждому посту в топе — строка «что забрать»: конкретное следствие для собственной работы с агентами, а не пересказ абстракции.
6. Артефакт и доставка
Канонический артефакт — один Markdown-файл reports/radar-.md (например reports/radar-2026-07-26.md), пишется через Write. Папка reports/ живёт в рабочей директории сессии, не внутри папки скилла: скилл — read-only дистрибутив, артефакты в нём потеряются при обновлении. Один файл на прогон, накапливаются в reports/ — так видно историю и можно грепать по темам. Тот же текст выдаётся в чат целиком: файл нужен, чтобы отчёт жил после сессии, а не вместо ответа.
Доставка, если попросили, — отдельным скиллом-транспортом (Telegram, почта, PDF). Радар готовит текст, транспорт его отправляет.
Проверено на живой отправке 26.07.2026, три грабли Telegram:
- Разметка — HTML, не markdown. Решётки заголовков не рендерятся: ``,
`, . Ставь disablewebpage_preview: true`, иначе дайджест из десяти ссылок распухает превьюшками.
- Лимит 4096 символов — режь сам по границе раздела. Авто-сплит может
порвать ` посередине, и Telegram отвергнет всё сообщение целиком. Полный дайджест недели в HTML — это 4–5 тысяч символов: два сообщения (топ отдельно, «стоит глянуть» + хвост отдельно) плюс SendDocument с самим .md`-файлом.
api.telegram.orgтаймаутит через раз. Это норма, не поломка: повторяй
вызов до status: sent, две-три попытки хватает. Если бот общий, getUpdates может отдать 409 Conflict из-за активного вебхука — вебхук не удалять, иначе сломается чужая интеграция; chat_id взять из конфигурации или спросить у пользователя.
Регулярный запуск — anthropic-skills:schedule или CronCreate, разумная частота — утро понедельника (окно как раз закрывается воскресеньем).
Что считается фундаментальным
Полная рубрика со скорингом — references/relevance.md. Ядро тем:
| Тема | Примеры формулировок | |---|---| | Память и контекст | context engineering, compaction, progressive disclosure, auto-memory, retrieval для агента | | Long-running / автономность | harness design, многодневные сессии, durable state, wake-on-event, планировщики | | Self-improvement и петли | верификационные петли, incident-derived evals, самокоррекция, обучение на своих трассах | | Оркестрация | мульти-агент, swarm, planner/worker, слияние результатов, конфликтующие ветки | | Оптимизация и экономика | роутинг моделей, hybrid frontier+cheap, стоимость прогона, длина трассы | | Достижение целей | goal-directed поведение, reward hacking, дрейф намерения на длинном горизонте | | Эвалы агентов | контейнерные бенчмарки, нестабильность прогонов, шум инфраструктуры, eval awareness | | Риски длинных горизонтов | trajectory-level monitoring, обход песочницы, приостановка сессии |
Полезный контекст для оценки новизны — references/canon.md: карта уже вышедших опорных постов. Если новый пост повторяет канон — так и скажи, это экономит время читателя сильнее, чем ещё один абзац пересказа.
Ссылки
references/relevance.md— рубрика релевантности и скорингreferences/sources.md— каталог источников, зачем каждый и где граблиreferences/digest-format.md— шаблон дайджестаreferences/canon.md— карта опорных публикаций (база для оценки новизны)references/example-digest.md— эталонный прогон за 20–26 июля 2026
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: maddness
- Source: maddness/agent-research-radar
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
Reviews
No reviews yet, be the first.
Write a review
Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.