Стрічка статей на HuggingFace рухається швидко, а збережені посилання накопичуються у папці, яку ніхто ніколи не розбирає. Цей трекер читає кожну нову статтю, щойно вона з'являється, і розкладає її у справжню структуру з пошуком.
sonnet4 дніHuggingFace PapersOpenAIPostgresNotion
Claude
64ROI
84Scale
$1.6k89Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Стрічка статей на HuggingFace рухається швидко, а збережені посилання накопичуються у папці, яку ніхто ніколи не розбирає. Цей трекер читає кожну нову статтю, щойно вона з'являється, і розкладає її у справжню структуру з пошуком.
Він класифікує кожен запис за вашими темами, витягує назви моделей, датасетів і посилання на код і додає акуратний рядок до вашої бази знань. Через кілька місяців ви зможете відповісти, що вийшло на тему retrieval у березні, не перечитуючи все заново.
Як він працює
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.
Класифікуємо кожну статтю за вашою тематичною таксономією, наприклад: retrieval, agents або vision.
pending
Додаємо теги з іменами моделей, датасетами та посиланнями на код, які витягуються з анотації.
pending
Додаємо кожну публікацію до бази знань у Notion або Postgres під відповідною категорією.
pending
Приклад результату
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.