Hugging Face to Notion
该工作流实现了自动化抓取Hugging Face最新学术论文，利用先进的GPT-4模型对论文摘要进行深度分析与结构化提取，最终将关键信息智能存储到Notion数据库。它有效解决了手动查找论文的繁琐，避免了信息重复存储，并提供了高效的学术资源管理，适合研究人员、学术机构及AI从业者持续跟踪最新研究动态，提升文献整理的效率和质量。
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工作流名称
Hugging Face to Notion
主要功能和亮点
该工作流实现了自动定时抓取Hugging Face最新的学术论文，并利用OpenAI GPT-4模型对论文摘要进行深度分析与结构化提取，最后将关键信息智能存储到Notion数据库。亮点在于结合了网页数据抓取、内容抽取、智能NLP分析和知识管理的全自动闭环，极大提升学术文献整理的效率和质量。
解决的核心问题
- 自动化获取最新学术论文，避免人工手动查找的繁琐和遗漏
- 通过先进的语言模型深入理解论文摘要，提取核心贡献、关键词、技术细节和性能数据
- 智能去重，避免重复存储相同论文信息
- 统一存储与管理学术资源，方便后续检索和研究跟进
应用场景
- 研究人员、学者、AI从业者需要持续跟踪Hugging Face平台最新发布的论文动态
- 学术内容管理与知识库建设自动化
- 学术报告、文献综述和项目调研的数据准备
- 教育机构或团队对最新AI领域研究成果的内部共享与分析
主要流程步骤
- 定时触发：工作流每周一至五早上8点自动启动。
- 请求数据：访问Hugging Face论文列表接口，获取昨日发布的论文链接。
- HTML内容提取：解析网页，提取所有论文URL。
- 循环处理：对每篇论文URL逐条处理。
- 去重校验：检查Notion数据库中是否已存在该论文URL，避免重复。
- 请求论文详情：访问论文页面，提取标题与摘要。
- OpenAI智能分析：调用GPT-4模型，基于摘要内容提取核心介绍、关键词、技术细节、性能数据及分类。
- 存储入库：将结构化的论文信息连同原始链接存入指定的Notion数据库。
涉及的系统或服务
- Hugging Face：学术论文数据源
- OpenAI GPT-4：自然语言处理与摘要分析
- Notion：知识库数据库，用于存储论文结构化信息
- n8n自动化平台：调度与流程管理
适用人群或使用价值
- AI研究人员和机器学习工程师，帮助快速获取与理解最新论文
- 学术机构或实验室，自动化建设论文资源库
- 产品经理或技术顾问，掌握前沿技术动态支持决策
- 教育培训者，便于准备教学材料和案例分析
此工作流通过智能自动化整合多方资源，极大提升了学术论文管理的效率和洞察力，是科研和技术团队持续创新的有力助手。
DSP Agent
DSP Agent 是一款智能学习助手，专为信号处理领域的学生设计。通过 Telegram 接收文本和语音消息，利用先进的 AI 模型提供即时的知识查询、计算辅助和个性化学习跟踪。该工具能够帮助学生快速理解复杂概念，提供动态问题解析和学习建议，解决了传统学习中的互动性不足和个性化辅导缺乏的问题，提升了学习效率与体验。
RAG on living data
该工作流通过实时更新数据，实现了检索增强生成（RAG）功能，能够自动从Notion知识库获取最新内容，并进行文本分块和向量化处理，存储于Supabase向量数据库。结合OpenAI的GPT-4模型，提供上下文相关的智能问答，显著提升知识库的利用效率和准确性，适用于企业知识管理、客服支持、教育培训等场景，确保用户获取最新信息。
A/B Split Testing
该工作流实现了基于会话的A/B拆分测试，能够随机分配不同提示语（baseline和alternative）给用户，从而评估语言模型响应的效果。通过集成数据库记录会话及分配路径，并结合GPT-4o-mini模型，确保对话记忆的持续管理，提升测试的科学性和准确性。适用于AI产品研发、聊天机器人优化及多版本效果验证，帮助用户快速验证提示策略，优化交互体验。
Get Airtable data in Obsidian Notes
该工作流能够将Airtable数据库中的数据实时同步到Obsidian笔记中，用户只需在Obsidian中选择相关文本并发送请求，智能AI代理会理解查询意图并调用OpenAI模型，获取所需数据。最终，结果会自动插入到笔记中，简化了数据检索和知识管理的流程，提升了工作效率和用户体验。适合需要快速获取结构化数据的专业人士和团队协作用户。
CoinMarketCap_AI_Data_Analyst_Agent
该工作流构建了一个多智能体AI分析系统，整合了CoinMarketCap的实时数据，提供全面的加密货币市场洞察。用户可以通过Telegram快速获取币种行情、交易所持仓和去中心化交易数据的分析结果。系统可处理复杂查询，自动生成市场情绪和交易数据报告，助力投资者和研究人员做出精准决策，从而提升信息获取效率，简化操作流程。
Generate AI-Ready llms.txt Files from Screaming Frog Website Crawls
该工作流通过自动处理Screaming Frog导出的CSV文件，生成符合AI训练标准的`llms.txt`文件。它支持多语言环境，具备智能URL过滤和可选的AI文本分类功能，确保提取的内容高质量且相关性强。用户只需上传文件，即可获得结构化的数据，便于AI模型训练和网站内容优化，显著提升工作效率和数据处理的精准度。最终文件可方便地下载或直接保存至云存储。
Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI
该工作流构建了一个智能电影推荐聊天机器人，利用检索增强生成（RAG）技术，结合Qdrant向量数据库和OpenAI语言模型，为用户提供个性化的电影推荐。通过导入丰富的IMDb数据，生成文本向量并进行高效的相似度搜索，能够深刻理解用户的电影偏好，优化推荐结果，提升用户互动体验，特别适用于在线影视平台和影评社区。
竞争对手调研智能代理
该工作流通过自动化智能代理，帮助用户高效进行竞争对手调研。用户只需输入目标公司官网链接，系统便能自动发现相似公司，采集并分析其基本信息、产品服务和客户评价。最终，所有数据将整合成详尽的报告，存储在Notion中，显著提升调研效率，解决了传统调研中信息分散和整理繁琐的问题，助力市场分析和战略决策。