community-automations/huggingface-paper-tracker

Research og indsigt

PublicClaude-subagent

HuggingFace Paper-tracker

HuggingFace-papers-feedet bevæger sig hurtigt, og gemte links hober sig op i en mappe, ingen nogensinde får sorteret. Denne tracker læser hvert nyt paper, i det øjeblik det lander, og arkiverer det i en ordentlig, søgbar struktur.

sonnet4 dageHuggingFace PapersOpenAIPostgresNotion
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Hvorfor denne subagent

HuggingFace-papers-feedet bevæger sig hurtigt, og gemte links hober sig op i en mappe, ingen nogensinde får sorteret. Denne tracker læser hvert nyt paper, i det øjeblik det lander, og arkiverer det i en ordentlig, søgbar struktur.

Den placerer hvert punkt under dine emner, trækker modelnavne, datasæt og kodelinks ud og tilføjer en pæn række i din vidensbase. Måneder senere kan du svare på, hvad der udkom om retrieval i marts, uden at genlæse så meget som én linje.

Sådan kører den

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Eksempel på output

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

Classify each HuggingFace paper into the provided taxonomy and return {category, subtopics[], models[], has_code} as JSON.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.