Feed artykułów na HuggingFace zmienia się błyskawicznie, a zapisane linki piętrzą się w folderze, którego nikt nigdy nie porządkuje. Ten tracker czyta każdy nowy artykuł w momencie publikacji i porządkuje go w prawdziwej, przeszukiwalnej strukturze.
sonnet4 dniHuggingFace PapersOpenAIPostgresNotion
Claude
64ROI
84Scale
$1.6k89Saved
ROI for
README.md
Dlaczego ten subagent
Feed artykułów na HuggingFace zmienia się błyskawicznie, a zapisane linki piętrzą się w folderze, którego nikt nigdy nie porządkuje. Ten tracker czyta każdy nowy artykuł w momencie publikacji i porządkuje go w prawdziwej, przeszukiwalnej strukturze.
Klasyfikuje każdy wpis do Twoich tematów, wyodrębnia nazwy modeli, zbiory danych i linki do kodu, a następnie dodaje uporządkowany wiersz do Twojej bazy wiedzy. Miesiące później możesz odpowiedzieć na pytanie, co nowego ukazało się w marcu w temacie wyszukiwania informacji, bez ponownego czytania czegokolwiek.
Jak działa
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.
Klasyfikacja każdego artykułu zgodnie z Twoją taksonomią tematyczną, np. retrieval, agenci czy vision.
pending
Oznaczanie artykułów nazwami modeli, zbiorami danych i linkami do kodu wyodrębnionymi ze streszczenia.
pending
Dodawanie każdego wpisu do bazy wiedzy w Notion lub Postgres pod odpowiednią kategorią.
pending
Przykładowe wyjście
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.