DimiMikadze/orca

解決的問題

Orca 解決了手動分析 LinkedIn 個人檔案以取得深度定性洞察的問題。不需僅僅快速瀏覽個人檔案，它會根據實際活動，自動提取個人的痛點、價值觀、專業技能與溝通風格等結構化資料。

運作方式

Orca 接收 LinkedIn 個人檔案 URL 與期望的洞察內容。它首先抓取基礎資料，包括貼文、留言與按讚。隨後，AI 代理對這些資料進行推理，提取所需洞察；若代理判斷需要更多資訊才能得出結論，會自主調用額外的抓取工具以取得更多資料。

適用對象

• 銷售專業人員：希望在聯繫前了解潛在客戶的優先事項。
• 招聘人員：希望評估候選人真實興趣，而不僅限於履歷內容。
• 投資者：希望梳理創辦人思維並評估其定位。

核心亮點

• 自主資料收集：若初始資料不足，代理可自主決定調用更多抓取工具。
• 結構化洞察：可提取網絡影響力、興趣隨時間演變等具體屬性。
• 可整合性強：核心邏輯已封裝為獨立的 Node.js 套件。
• LLM 靈活性：基於 LangChain 构建，支援 OpenAI、Anthropic 等多種大模型供應商。