자동화 Hugging Face 논문 요약 수집 및 분류 워크플로
중급
이것은Engineering, Product, AI분야의자동화 워크플로우로, 12개의 노드를 포함합니다.주로 If, Html, Slack, Notion, SplitOut 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. 자동 Hugging Face 논문 요약 추출 및 분류 워크플로
사전 요구사항
- •Slack Bot Token 또는 Webhook URL
- •Notion API Key
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •OpenAI API Key
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "FU3MrLkaTHmfdG4n",
"meta": {
"instanceId": "3294023dd650d95df294922b9d55d174ef26f4a2e6cce97c8a4ab5f98f5b8c7b",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Automated Hugging Face Paper Summary Fetching & Categorization Workflow",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "32d5bfee-97f1-4e92-b62e-d09bdd9c3821",
"name": "스케줄 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
"position": [
-2640,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "b1f4078e-ac77-47ec-995c-f52fd98fafef",
"name": "조건문",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"position": [
-1360,
-280
],
"parameters": {},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "afac08e1-b629-4467-86ef-907e4a5e8841",
"name": "항목 반복",
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"position": [
-1760,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "807ba450-9c89-4f88-aa84-91f43e3adfc6",
"name": "분할",
"type": "n8n-nodes-base.splitOut",
"position": [
-1960,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "08dd3f15-2030-48f2-ab0f-f85f797268e1",
"name": "Hugging Face 논문 요청",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
-2440,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "f37ba769-d881-4aad-927d-ca1f4a68b9a1",
"name": "Hugging Face 논문 추출",
"type": "n8n-nodes-base.html",
"position": [
-2200,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "94ba99bf-a33b-4311-a4e6-86490e1bb9ad",
"name": "논문 URL 존재 여부 확인",
"type": "n8n-nodes-base.notion",
"position": [
-1540,
-280
],
"parameters": {},
"typeVersion": 2.2,
"alwaysOutputData": true
},
{
"id": "ece8dee2-e444-4557-aad9-5bdcb5ecd756",
"name": "Hugging Face 논문 상세 요청",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
-1120,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "9ad75673-4731-421e-969a-cb06f5369b0d",
"name": "Hugging Face 논문 초록 추출",
"type": "n8n-nodes-base.html",
"position": [
-900,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "53b266fe-e7c4-4820-92eb-78a6ba7a6430",
"name": "OpenAI 초록 분석",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.openAi",
"position": [
-680,
-300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.8
},
{
"id": "f491cd7f-598e-46fd-b80c-04cfa9766dfd",
"name": "초록 저장 Notion",
"type": "n8n-nodes-base.notion",
"position": [
-320,
-320
],
"parameters": {},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "5282406e-3c5e-4b9b-85f3-a323942461e4",
"name": "분석 결과 전송 Slack",
"type": "n8n-nodes-base.slack",
"position": [
-320,
-100
],
"webhookId": "2d3704c1-25b0-4a42-81da-11b1165bb77b",
"parameters": {},
"typeVersion": 2.3
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "fdc50c9e-c371-4d7c-bbae-36a1d6cbd2a1",
"connections": {
"b1f4078e-ac77-47ec-995c-f52fd98fafef": {
"main": [
[
{
"node": "ece8dee2-e444-4557-aad9-5bdcb5ecd756",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "afac08e1-b629-4467-86ef-907e4a5e8841",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"807ba450-9c89-4f88-aa84-91f43e3adfc6": {
"main": [
[
{
"node": "afac08e1-b629-4467-86ef-907e4a5e8841",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"afac08e1-b629-4467-86ef-907e4a5e8841": {
"main": [
[],
[
{
"node": "94ba99bf-a33b-4311-a4e6-86490e1bb9ad",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"32d5bfee-97f1-4e92-b62e-d09bdd9c3821": {
"main": [
[
{
"node": "08dd3f15-2030-48f2-ab0f-f85f797268e1",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f491cd7f-598e-46fd-b80c-04cfa9766dfd": {
"main": [
[
{
"node": "afac08e1-b629-4467-86ef-907e4a5e8841",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"94ba99bf-a33b-4311-a4e6-86490e1bb9ad": {
"main": [
[
{
"node": "b1f4078e-ac77-47ec-995c-f52fd98fafef",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"53b266fe-e7c4-4820-92eb-78a6ba7a6430": {
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[
{
"node": "5282406e-3c5e-4b9b-85f3-a323942461e4",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "f491cd7f-598e-46fd-b80c-04cfa9766dfd",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f37ba769-d881-4aad-927d-ca1f4a68b9a1": {
"main": [
[
{
"node": "807ba450-9c89-4f88-aa84-91f43e3adfc6",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"08dd3f15-2030-48f2-ab0f-f85f797268e1": {
"main": [
[
{
"node": "f37ba769-d881-4aad-927d-ca1f4a68b9a1",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"5282406e-3c5e-4b9b-85f3-a323942461e4": {
"main": [
[
{
"node": "afac08e1-b629-4467-86ef-907e4a5e8841",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"ece8dee2-e444-4557-aad9-5bdcb5ecd756": {
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[
{
"node": "9ad75673-4731-421e-969a-cb06f5369b0d",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"9ad75673-4731-421e-969a-cb06f5369b0d": {
"main": [
[
{
"node": "53b266fe-e7c4-4820-92eb-78a6ba7a6430",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 엔지니어링, 제품, 인공지능
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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