O feed de artigos do HuggingFace move-se depressa, e os links guardados acumulam-se numa pasta que ninguém organiza. Este tracker lê cada novo artigo à medida que chega e arruma-o numa estrutura real e pesquisável.
O feed de artigos do HuggingFace move-se depressa, e os links guardados acumulam-se numa pasta que ninguém organiza. Este tracker lê cada novo artigo à medida que chega e arruma-o numa estrutura real e pesquisável.
Classifica cada entrada nos seus tópicos, extrai nomes de modelos, datasets e links de código, e acrescenta uma linha organizada à sua base de conhecimento. Meses depois, consegue responder ao que saiu sobre retrieval em março sem reler nada.
Como funciona
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.
Classificar cada artigo na taxonomia de tópicos, como recuperação, agentes ou visão.
pending
Etiquetar os artigos com nomes de modelos, conjuntos de dados e links de código extraídos do resumo.
pending
Adicionar cada entrada à base de conhecimento no Notion ou Postgres, sob a respetiva categoria.
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Saída de exemplo
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.