ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

grad-agent

โดย i-ninteรุ่น 0.2.9i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.i-ninte/grad-agent

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Autonomous MCP agent for grad school applications: prof discovery, cold emails, SOP, tracking.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY, SMTP_SERVER, SMTP_PORT, SMTP_USERNAME, SMTP_PASSWORD, SMTP_FROM, GITHUB_TOKEN, HF_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: ANTHROPIC_API_KEY, SMTP_SERVER, SMTP_PORT, SMTP_USERNAME, SMTP_PASSWORD, SMTP_FROM, GITHUB_TOKEN, HF_TOKEN, GRAD_AGENT_HOME, LOR_LETTERHEAD_PATH, LOR_LETTERHEAD_WIDTH

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "grad-agent": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "grad-agent"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_SERVER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_PORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_USERNAME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_PASSWORD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_FROM": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GITHUB_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "HF_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAD_AGENT_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LOR_LETTERHEAD_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LOR_LETTERHEAD_WIDTH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add grad-agent --env ANTHROPIC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env SMTP_SERVER='ใส่ค่าของคุณ' --env SMTP_PORT='ใส่ค่าของคุณ' --env SMTP_USERNAME='ใส่ค่าของคุณ' --env SMTP_PASSWORD='ใส่ค่าของคุณ' --env SMTP_FROM='ใส่ค่าของคุณ' --env GITHUB_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env HF_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env GRAD_AGENT_HOME='ใส่ค่าของคุณ' --env LOR_LETTERHEAD_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env LOR_LETTERHEAD_WIDTH='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx grad-agent

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "grad-agent": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "grad-agent"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_SERVER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_PORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_USERNAME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_PASSWORD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_FROM": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GITHUB_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "HF_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAD_AGENT_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LOR_LETTERHEAD_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LOR_LETTERHEAD_WIDTH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "grad-agent": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "grad-agent"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_SERVER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_PORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_USERNAME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_PASSWORD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SMTP_FROM": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GITHUB_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "HF_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAD_AGENT_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LOR_LETTERHEAD_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LOR_LETTERHEAD_WIDTH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • ANTHROPIC_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    Anthropic API key used by Claude Haiku for hook synthesis and verification.
  • SMTP_SERVER จำเป็น env
    SMTP host for the review mailer.
  • SMTP_PORT จำเป็น env
    SMTP port.
  • SMTP_USERNAME จำเป็น env
    SMTP username; used as From address by default.
  • SMTP_PASSWORD ความลับ จำเป็น env
    SMTP password. Gmail App Password recommended.
  • SMTP_FROM จำเป็น env
    Envelope From address for drafts emailed to the user's review inbox.
  • GITHUB_TOKEN ความลับ env
    Optional. Personal access token used to enumerate the user's public and private GitHub repos during catalog sync.
  • HF_TOKEN ความลับ env
    Optional. HuggingFace token used to enumerate the user's published models and datasets during catalog sync.
  • GRAD_AGENT_HOME env
    Optional. Override the default ~/.grad-agent/ location for profile, programs, secrets, and data.
  • LOR_LETTERHEAD_PATH env
    Optional. Absolute path to a letterhead / company logo image (.png / .jpg / .pdf) embedded at the top of Letters of Recommendation during LaTeX compile. Leave unset for a plain top block. Can also be…
  • LOR_LETTERHEAD_WIDTH env
    Optional. LaTeX length for the letterhead image width (e.g. '2.5in'). Used only when LOR_LETTERHEAD_PATH is set.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub i-ninte ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32572 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 49% ของอีก 32572 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32572 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

grad-agent ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY, SMTP_SERVER, SMTP_PORT, SMTP_USERNAME, SMTP_PASSWORD, SMTP_FROM, GITHUB_TOKEN, HF_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.9) เข้า registry 42 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

AvaHR

โดย avahr.com

Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

grad-agent

An autonomous MCP agent that helps you apply to fully funded MS and PhD programs.

Discover and draft

  • Discovers professors on arXiv in your research areas, or deadline-driven per program (run_program_batch)
  • Resolves each professor's identity by anchoring on the trigger paper's canonical Semantic Scholar authorId, not the name string — name collisions like "Wei Zhang" are structurally impossible to confuse
  • Refuses to draft when identity cannot be anchored; the specific mismatch (e.g. identity ambiguous: 2 comparable candidates, h=40 vs h=38) is persisted to a skipped sheet for audit
  • Verifies each candidate is actually faculty (h-index and paper-count gates)
  • Filters by region (target_regions: [US, Canada] in your profile; keyword table + homepage TLD + LLM fallback)
  • Scrapes their lab page for a recruiting signal + email address
  • Matches them to your strongest shipped project (tag overlap + TF-IDF semantic layer + learned response-rate bias)
  • Drafts a specific, fact-checked cold email: Claude Haiku writes a hook spanning the prof's recent papers, then a second call verifies every claim against the abstracts and rewrites anything unsupported
  • Scores each draft 1 to 10 for fit, with a one-line reason, so you can triage in seconds
  • Freshness warnings on every draft: cross-checks the S2 affiliation against the prof's live homepage (flags MISMATCH if they may have moved labs) and flags researchers who have not published in 2+ years

Learn and follow through

  • Detects professor replies via read-only IMAP and tags the log automatically
  • Learns from outcomes: projects that earn replies rank up in future matching (outcome_report shows what works)
  • Drafts follow-up nudges for profs silent 10+ days; never nudges the same prof twice
  • Generates an interview prep one-pager when a prof replies: their papers summarised, likely questions, your talking points

Track everything

  • Compiles per-school SOPs to PDF (LaTeX), versioned so no draft is ever overwritten
  • Tracks outreach, LOR requests, program deadlines, and external scholarships (Mastercard, Commonwealth, Fulbright, Rhodes, and more) in xlsx/yaml
  • Emails every draft to your inbox for review; nothing is ever sent to a professor without you

Bundled Claude Code / Claude Desktop skills

Installing grad-agent ships a set of Anthropic Skills you can invoke from any Claude client that supports them (Claude Code, Claude Desktop, MCP-aware IDEs). grad-agent init symlinks them into ~/.claude/skills/ automatically; to (re)install without running init, use grad-agent install-skills (add --force to replace existing entries, or --target to link elsewhere).

  • `sop-writing` — rules for MS/PhD Statement of Purpose drafting, synthesized from MIT CommLab, MIT CAPD, Berkeley Grad Div, Harvard GSAS, Stanford, and CS-faculty guides. Pairs with the LaTeX SOP compile step.
  • `lor-writing` — rules for letters of recommendation, including the common case where the applicant ghost-drafts a letter for a recommender to sign. Encodes multi-letter differentiation, recommender realism, HHMI bias hygiene, and a banned-phrase regex sweep. Supports an optional letterhead / company logo via the LOR_LETTERHEAD_PATH env var (with LOR_LETTERHEAD_WIDTH, default 2.2in) so the LaTeX compile drops your image into the top of the letter — leave it unset for a plain top block the recommender can paste onto their own letterhead. grad-agent init will prompt for the letterhead path interactively; to change it later (or swap letterheads between recommenders) run grad-agent set-letterhead /path/to/image.png --width 2.5in (pass no path to clear it).
  • Cold-email drafter (grad_agent/drafters/cold_email.py) — rewritten around PhD outreach best-practices (specific paper anchor, one concrete overlap, no un-anchored superlatives, no "I read your paper" claims).

Runs as a stdio MCP server for Claude Code / Claude Desktop / any MCP client, or as a plain CLI.

Published on:

Install

Pick one:

# Recommended for MCP clients (Claude Desktop, Claude Code, etc.)

uvx grad-agent server # single-shot, no persistent install

Persistent CLI install

pipx install grad-agent

Or in a venv

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install grad-agent

Set up in 5 minutes

grad-agent init

This writes:

  • ~/.grad-agent/profile.yaml — your identity, projects, preferences
  • ~/.grad-agent/programs.yaml — target programs (seeded)
  • ~/.grad-agent/scholarships.yaml — external scholarships with deadlines (seeded)
  • ~/.grad-agent/.env — secrets template

Fill in ~/.grad-agent/.env:

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

SMTP_SERVER=smtp.gmail.com # presets for Outlook/Yahoo/Zoho in the template SMTP_PORT=587 SMTP_USERNAME=you@gmail.com SMTP_PASSWORD= SMTP_FROM=you@gmail.com

Optional:

S2_API_KEY= # free Semantic Scholar key, dedicated rate limits

(client-side throttle already enforces >=1.1s between requests)

IMAP_SERVER=imap.gmail.com # read-only reply detection; defaults to SMTP creds GITHUB_USERNAME=your-gh GITHUB_TOKEN=github_pat_... HF_USERNAME=your-hf

Fill in the important bits of ~/.grad-agent/profile.yaml:

  • name, identity_line, portfolio
  • cv_path, transcript_path (absolute paths)
  • degree_status: bachelors | masters (drives PhD eligibility gating)
  • target_term, target_degree
  • research_areas: [nlp, ai4health, ...]
  • target_regions: [US, Canada] — only draft for profs in these regions (empty = anywhere)
  • seed_projects: 3 to 10 flagship projects with name, pitch, link, tags

Profile edits apply immediately, even while a long-running MCP session is open.

Then:

grad-agent sync        # scan projects (GitHub + HF + local)

grad-agent run # one batch, drafts land in your inbox

Register with Claude Code

Three commands, in order:

pipx install grad-agent

pipx ensurepath # macOS/Linux: opens ~/.local/bin on PATH

Windows: opens %USERPROFILE%\.local\bin on PATH

claude mcp add grad-agent grad-agent server

On Windows you may need to open a new PowerShell or Terminal window after pipx ensurepath for the PATH change to take effect.

Prefer a zero-install one-liner? Skip pipx and use uvx:

claude mcp add grad-agent uvx grad-agent server

Then in a new Claude Code session:

/mcp

You should see grad-agent connected with ~36 tools. Before it does anything useful, run grad-agent init (or uvx grad-agent init) and fill in ~/.grad-agent/.env and ~/.grad-agent/profile.yaml as described in the setup section above.

If you skipped pipx ensurepath, grad-agent register-claude prints an absolute-path variant of the command that works without PATH changes.

Register with Claude Desktop

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "grad-agent": { "command": "uvx", "args": ["grad-agent", "server"] } } }

The uvx command needs no prior install. If you already ran pipx install grad-agent, you can use "command": "grad-agent", "args": ["server"] instead.

Any other MCP client (Cursor, Zed, Windsurf) uses the same manifest shape; just point them at uvx grad-agent server.

Daily autonomous run

The package ships scheduler templates for all three OSes. grad-agent schedule emits the right one for your platform:

grad-agent schedule --dest .

Then follow the install instructions the command prints. In case you want them up front:

macOS (launchd):

cp com.gradagent.daily.plist ~/Library/LaunchAgents/

launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.gradagent.daily.plist

Linux (systemd user timer, fires at 08:00 local):

mkdir -p ~/.config/systemd/user

cp grad-agent-daily.service grad-agent-daily.timer ~/.config/systemd/user/ systemctl --user daemon-reload systemctl --user enable --now grad-agent-daily.timer

Windows (Task Scheduler):

# In an elevated PowerShell prompt:

schtasks /Create /TN "grad-agent-daily" /XML .\grad-agent-daily.xml

Or import the XML via the Task Scheduler GUI (Action → Import Task).

Every morning: replies auto-detected via IMAP, follow-up nudges drafted for silent profs, 3 identity-verified faculty leads with fit scores (best fit first), hooks fact-checked against paper abstracts, freshness warnings when a prof's S2 record and live homepage disagree, plus program and scholarship deadline warnings — all in one review email. Skipped leads are persisted with the specific mismatch reason (view with skipped_log_view or open the skipped sheet).

What each MCP tool does

ToolPurpose
run_daily_batch(n, area)Full pipeline: verify → recruiting → hook + verify → draft → log
outreach_log_view(limit)Show last N rows of the outreach xlsx
outreach_mark_sent(prof, uni)Flag a row as actually sent to the prof
sync_catalog(source)Pull projects from github, hf, or local
list_projects_in_catalog()Show every project the matcher can see
list_programs()Your target programs
upcoming_deadlines(days)Any program deadline in the next N days
lor_add / lor_outstanding / lor_markRecommendation-letter tracker
run_program_batch(program_id, n)Deadline-driven batch: draft for one program's faculty
skipped_log_view(limit)Audit trail of skipped leads with the specific stage + mismatch reason
s2_cache_invalidate(query, all)Selectively purge Semantic Scholar cache entries by author name or id
followups_due(days)Drafted nudges for profs silent 10+ days
outreach_mark_followup(prof)Record a sent nudge (never nudged twice)
outreach_mark_response(prof, outcome)Tag replies; feeds the matcher's learning loop
outcome_report()Response rates by area and project
ingest_replies()Read-only IMAP scan; auto-tags replies in the log
interview_prep(prof)One-page brief: their papers, likely questions, your talking points
list_scholarships(region)External scholarships filtered by eligibility region
upcoming_scholarship_deadlines(days)Scholarship deadlines approaching
draft_cold_email(...)Manual per-prof draft
draft_sop(...)Compile a Columbia-style SOP PDF (versioned: sop_v1, v2, ...)
send_draft_to_me(path)Ship any draft file to your review inbox
discover_profs(area)arXiv + OpenReview scan (raw candidates, no verification)

Blog publishing tools (publish_article, update_article, ...) are gated behind blog.enabled: true in profile.yaml and are specific to the author's Turso-backed Next.js portfolio. Most users can ignore them.

What the agent will not do

  • Send any email to a professor. Every send is manual, from your Gmail, after you read the draft.
  • Touch your inbox beyond reading. IMAP access is read-only: it never sends, deletes, or marks messages.
  • Fabricate a paper claim. The hook goes through a second Claude call that rejects any claim not present in the abstracts, and rewrites.
  • Email the same professor twice. Deduplication is keyed on the Semantic Scholar authorId, with a name fallback for legacy rows, and follow-ups are marked so no prof is nudged more than once.
  • Draft for the wrong person when two profs share a name. Identity is resolved from the trigger paper's authorId, not the name string; ambiguous cases are refused and logged.
  • Hide why a lead was reject

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx