DimiMikadze/orca

何を解決するか

Orcaは、LinkedInプロフィールを手動で分析して深い質的インサイトを抽出する問題を解決します。プロフィールをざっと読むのではなく、実際の活動に基づいて、個人の課題、価値観、専門知識、コミュニケーションスタイルなどの構造化されたデータを自動抽出します。

動作方法

OrcaはLinkedInプロフィールのURLと希望するインサイトのセットを受け取ります。投稿、コメント、リアクションなどの基本データをスクレイピングします。その後、AIエージェントがこのデータを分析して希望するインサイトを抽出します。エージェントが結論に至るための情報が不足していると判断した場合、自動的に追加のスクレイピングツールを呼び出してデータをさらに収集します。

対象ユーザー

• 営業担当者：アプローチする前に見込み客の優先事項を理解したい方。
• 採用担当者：履歴書以上の真の関心を評価したい方。
• 投資家：創業者の思考を把握し、立場を評価したい方。

特徴

• 自律的なデータ収集：初期データが不十分と判断された場合、エージェントが追加のスクレイピングツールを自動で呼び出せます。
• 構造化されたインサイト：ネットワークの影響力や関心の変遷など、特定の属性を抽出します。
• 統合対応：コアロジックは独立したNode.jsライブラリとして利用可能です。
• LLMの柔軟性：LangChainで構築されており、OpenAIやAnthropicなど複数のプロバイダーをサポートしています。