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Pesquisa48 mil · #3227

hugging-face-papers

Faz seu agente buscar e ler artigos de pesquisa no Hugging Face. Ele acessa metadados estruturados como autores, modelos e repositórios Github.

O que ela faz

Esta ferramenta busca e lê artigos de pesquisa em inteligência artificial (IA) da plataforma Hugging Face Papers. Ela pode extrair informações como autores, resumos, modelos associados e códigos.

Quando usar

  • ✓Quando você encontra um link para um artigo de pesquisa em IA.
  • ✓Ao pedir um resumo ou explicação de um artigo científico.
  • ✓Ao procurar por modelos ou códigos relacionados a um artigo específico.

Exemplo do que pedir para a IA

“Resuma o artigo científico com ID 2602.08025.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/hugging-face-papers/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/hugging-face-papers/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta usa o ID do artigo (como o número do arXiv) para buscar informações em um banco de dados especial. Ela pode mostrar o texto do artigo ou dados organizados como autores e links.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill hugging-face-papers

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/hugging-face-papers/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Páginas de Artigos Hugging Face

As páginas de artigos Hugging Face (hf.co/papers) são uma plataforma construída sobre o arXiv (arxiv.org), especificamente para artigos de pesquisa nas áreas de inteligência artificial (IA) e ciência da computação. Usuários do Hugging Face podem submeter seus artigos em hf.co/papers/submit, que os apresenta no feed Daily Papers (hf.co/papers). Todos os dias, os usuários podem votar e comentar nos artigos. Cada página de artigo permite aos autores:

  • reivindicar seu artigo (clicando em seu nome no campo authors). Isso faz com que a página do artigo apareça no perfil deles no Hugging Face.
  • vincular os checkpoints de modelos, datasets e Spaces associados, incluindo o URL do artigo HF ou do arXiv no card do modelo, card do dataset ou README do Space.
  • vincular os URLs do repositório Github e/ou página do projeto.
  • vincular a organização HF. Isso também faz com que a página do artigo apareça na página da organização Hugging Face.

Sempre que alguém menciona um artigo HF ou um URL de resumo/PDF do arXiv em um card de modelo, card de dataset ou README de um repositório de Space, o artigo será indexado automaticamente. Note que nem todos os artigos indexados no Hugging Face são submetidos aos daily papers. Este último é mais uma forma de promover um artigo de pesquisa. Os artigos só podem ser submetidos aos daily papers até 14 dias após a data de publicação no arXiv.

A equipe do Hugging Face construiu uma API fácil de usar para interagir com as páginas de artigos. O conteúdo dos artigos pode ser obtido como markdown, ou metadados estruturados podem ser retornados, como nomes de autores, modelos/datasets/spaces vinculados, repositório Github e página do projeto vinculados.

Quando Usar

  • O usuário compartilha um URL de página de artigo Hugging Face (ex: https://huggingface.co/papers/2602.08025)
  • O usuário compartilha um URL de página de artigo Hugging Face em markdown (ex: https://huggingface.co/papers/2602.08025.md)
  • O usuário compartilha um URL do arXiv (ex: https://arxiv.org/abs/2602.08025 ou https://arxiv.org/pdf/2602.08025)
  • O usuário menciona um ID do arXiv (ex: 2602.08025)
  • O usuário pede para você resumir, explicar ou analisar um artigo de pesquisa em IA

Analisando o ID do Artigo

É recomendado analisar o ID do artigo (ID do arXiv) a partir do que o usuário fornecer:

Entrada ID do Artigo
https://huggingface.co/papers/2602.08025 2602.08025
https://huggingface.co/papers/2602.08025.md 2602.08025
https://arxiv.org/abs/2602.08025 2602.08025
https://arxiv.org/pdf/2602.08025 2602.08025
2602.08025v1 2602.08025v1
2602.08025 2602.08025

Isso permite que você forneça o ID do artigo em qualquer um dos endpoints da API do hub mencionados abaixo.

Obter a página do artigo como markdown

O conteúdo de um artigo pode ser obtido como markdown assim:

curl -s "https://huggingface.co/papers/{PAPER_ID}.md"

Isso deve retornar a página do artigo Hugging Face como markdown. Isso depende da versão HTML do artigo em https://arxiv.org/html/{PAPER_ID}.

Existem 2 exceções:

  • Nem todos os artigos do arXiv têm uma versão HTML. Se a versão HTML do artigo não existir, o conteúdo volta para o HTML da página do artigo Hugging Face.
  • Se resultar em um 404, significa que o artigo ainda não está indexado em hf.co/papers. Veja Tratamento de Erros para informações.

Alternativamente, você pode solicitar markdown do URL normal da página do artigo, assim:

curl -s -H "Accept: text/markdown" "https://huggingface.co/papers/{PAPER_ID}"

Endpoints da API de Páginas de Artigos

Todos os endpoints usam o URL base https://huggingface.co.

Obter metadados estruturados

Obtenha os metadados do artigo como JSON usando a API REST do Hugging Face:

curl -s "https://huggingface.co/api/papers/{PAPER_ID}"

Isso retorna metadados estruturados que podem incluir:

  • autores (nomes e nomes de usuário do Hugging Face, caso tenham reivindicado o artigo)
  • URLs de mídia (enviados ao submeter o artigo para Daily Papers)
  • resumo (abstract) e resumo gerado por IA
  • página do projeto e repositório do GitHub
  • organização e metadados de engajamento (número de votos)

Para encontrar modelos vinculados ao artigo, use:

curl https://huggingface.co/api/models?filter=arxiv:{PAPER_ID}

Para encontrar datasets vinculados ao artigo, use:

curl https://huggingface.co/api/datasets?filter=arxiv:{PAPER_ID}

Para encontrar spaces vinculados ao artigo, use:

curl https://huggingface.co/api/spaces?filter=arxiv:{PAPER_ID}

Reivindicar autoria do artigo

Reivindique a autoria de um artigo para um usuário do Hugging Face:

curl "https://huggingface.co/api/settings/papers/claim" \
  --request POST \

…
Perguntas frequentes

O que é Hugging Face Papers?

É um site onde pesquisadores de IA publicam e discutem artigos científicos, baseado no arXiv.

Como a ferramenta encontra os artigos?

Ela usa o número de identificação do artigo (arXiv ID) que você fornece ou encontra em um link.

Quais informações posso obter sobre um artigo?

Você pode obter o texto completo em formato markdown, os nomes dos autores, o resumo, links para modelos, datasets, código no GitHub e páginas de projeto.

Detalhes

Descrição original do autor

Look up and read Hugging Face paper pages in markdown, and use the papers API for structured metadata such as authors, linked models/datasets/spaces, Github repo and project page.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#3227
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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