HuggingFace-paperisyöte liikkuu nopeasti, ja tallennetut linkit kasaantuvat kansioon, jota kukaan ei koskaan järjestele. Tämä seurantaohjelma lukee jokaisen uuden paperin sen saapuessa ja arkistoi sen oikeaan, haettavaan rakenteeseen.
HuggingFace-paperisyöte liikkuu nopeasti, ja tallennetut linkit kasaantuvat kansioon, jota kukaan ei koskaan järjestele. Tämä seurantaohjelma lukee jokaisen uuden paperin sen saapuessa ja arkistoi sen oikeaan, haettavaan rakenteeseen.
Se luokittelee jokaisen merkinnän aihepiireihisi, poimii mallien nimet, datasetit ja koodilinkit, ja lisää siistin rivin tietokantaasi. Kuukausien kuluttua voit vastata, mitä retrieval-aiheesta julkaistiin maaliskuussa – lukematta mitään uudelleen.
Kuinka se toimii
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.
Luokittele kaikki paperit oman aietaaksinomiesi koon, kuten retrieval, agents tai vision.
pending
Merkitse paperit mallinimillä, datajoukoilla ja koodilinkeillä, jotka poimitaan abstraktista.
pending
Liitä jokainen merkintä Notion- tai Postgres-tietokantaan sen kategorian alle.
pending
Näyteulostulo
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.