Hugging Face 到 Notion

此工作流适合以下人群：
- 研究人员：希望自动收集和分析Hugging Face平台上的最新论文。
- 数据科学家：需要提取和整理文献中的关键信息以支持研究工作。
- 学术写作人员：希望快速获取论文摘要和相关数据以便于撰写文献综述。
- 技术爱好者：对自动化流程和API集成感兴趣，希望学习如何构建类似的工作流。

此工作流解决了以下问题：
- 信息获取效率低下：手动查找和提取Hugging Face上的论文信息费时费力。
- 数据整理困难：需要将多个来源的信息整合到一个地方以便于分析。
- 重复工作：避免手动检查论文是否已存在于Notion数据库中，减少工作量。
- 信息提取不准确：通过自动化分析和提取关键信息，确保获取的数据准确可靠。

工作流步骤详细说明：
1. 调度触发器：每周一至周五的上午8点自动触发工作流。
2. 请求Hugging Face论文：获取前一天发布的论文列表。
3. 提取论文链接：从获取的HTML内容中提取论文的URL。
4. 循环处理每个论文：对每个提取的论文链接进行处理。
5. 检查论文URL是否存在：在Notion数据库中检查该论文的URL是否已存在。
6. 请求论文详细信息：如果论文URL不存在，获取该论文的详细信息。
7. 提取论文摘要和标题：从获取的详细信息中提取摘要和标题。
8. 调用OpenAI进行分析：使用OpenAI对论文摘要进行分析，提取关键内容。
9. 存储摘要到Notion：将提取的关键信息存储到Notion数据库中，方便后续查阅。

用户如何自定义和调整此工作流：
- 调度设置：根据需要调整调度触发器的频率和时间。
- API请求：修改Hugging Face API请求的URL或参数，以获取不同类型的论文。
- 数据提取：根据需要调整HTML提取的CSS选择器，以适应网页结构的变化。
- 分析内容：可以自定义OpenAI分析的消息内容，以提取特定的信息或格式。
- Notion数据库设置：根据自己的Notion数据库结构，调整存储字段的映射，以确保信息的正确存储。