HuggingFace papers feed'i hızlı akar ve kaydedilen link'ler kimsenin asla düzenlemediği bir klasörde birikir. Bu tracker her yeni makaleyi düştükçe okur ve gerçek, aranabilir bir yapıya dosyalar.
sonnet4 günHuggingFace PapersOpenAIPostgresNotion
Claude
64ROI
84Scale
$1.6k89Saved
ROI for
README.md
Bu otomasyon neden işinize yarar
HuggingFace papers feed'i hızlı akar ve kaydedilen link'ler kimsenin asla düzenlemediği bir klasörde birikir. Bu tracker her yeni makaleyi düştükçe okur ve gerçek, aranabilir bir yapıya dosyalar.
Her girdiyi konularınıza sınıflandırır, model adlarını, veri setlerini ve kod link'lerini çıkarır ve bilgi tabanınıza derli toplu bir satır ekler. Aylar sonra, mart ayında retrieval üzerine ne çıktığını tek bir şeyi yeniden okumadan yanıtlayabilirsiniz.
Nasıl çalışır
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.
Her makaleyi konu taksonominize (retrieval, agent'lar veya görü gibi) sınıflandırır.
pending
Makaleleri, özetten çıkarılan model adları, veri setleri ve kod link'leriyle etiketler.
pending
Her girdiyi bir Notion ya da Postgres bilgi tabanına kendi kategorisi altında ekler.
pending
Örnek çıktı
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.