De HuggingFace papers-feed beweegt snel, en opgeslagen links stapelen zich op tot een map die niemand ooit sorteert. Deze tracker leest elk nieuw paper zodra het binnenkomt en plaatst het in een echte, doorzoekbare structuur.
De HuggingFace papers-feed beweegt snel, en opgeslagen links stapelen zich op tot een map die niemand ooit sorteert. Deze tracker leest elk nieuw paper zodra het binnenkomt en plaatst het in een echte, doorzoekbare structuur.
Hij classificeert elke entry in jouw onderwerpen, haalt modelnamen, datasets en codelinks eruit en voegt een nette rij toe aan je kennisbank. Maanden later kun je beantwoorden wat er in maart over retrieval uitkwam zonder iets te herlezen.
Hoe hij werkt
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.
Classificeer elk paper in je onderwerptaxonomie, zoals retrieval, agents of vision.
pending
Tag papers met modelnamen, datasets en codelinks die uit het abstract zijn gehaald.
pending
Voeg elke entry toe aan een Notion- of Postgres-kennisbank onder zijn categorie.
pending
Voorbeelduitvoer
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.