HuggingFace 논문 피드는 빠르게 흘러가고, 저장해둔 링크는 아무도 정리하지 않는 폴더에 쌓이기만 합니다. 이 트래커는 새 논문이 올라올 때마다 읽고, 검색 가능한 구조로 정리합니다.
sonnet4일HuggingFace PapersOpenAIPostgresNotion
Claude
64ROI
84Scale
$1.6k89Saved
ROI for
README.md
왜 이 서브에이전트인가
HuggingFace 논문 피드는 빠르게 흘러가고, 저장해둔 링크는 아무도 정리하지 않는 폴더에 쌓이기만 합니다. 이 트래커는 새 논문이 올라올 때마다 읽고, 검색 가능한 구조로 정리합니다.
모든 항목을 관심 주제로 분류하고, 모델명, 데이터셋, 코드 링크를 추출하여 지식 베이스에 깔끔한 행으로 추가합니다. 몇 달이 지나도 3월에 검색(retrieval) 관련 어떤 논문이 나왔는지 다시 읽지 않고도 바로 알 수 있습니다.
작동 방식
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.
검색(retrieval), 에이전트(agent), 비전(vision) 등 주제 분류 체계에 따라 모든 논문을 분류합니다.
pending
초록에서 추출한 모델 이름, 데이터셋 및 코드 링크로 논문에 태그를 붙입니다.
pending
각 항목을 해당 카테고리에 맞춰 Notion 또는 Postgres 지식 베이스에 추가합니다.
pending
샘플 출력
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.