https://codepen.io/Jing-the-animator/pen/ogzoyeN
這份週報怎麼看？
這份報告追蹤了 2026-03-22 至 03-28 期間，Hugging Face 上最新上傳的模型動態。
- 模型名稱：點名字可以直接跳轉到 Hugging Face 原廠頁面。
- 讚數 (Likes)：篩選讚數>10的模型。
- 下載量 (Downloads)。
- 日期：模型發布的第一時間。
你可以點擊標題（如 ▶ LLM & Text）來收合清單。
這些資料怎麼來的?
使用 HuggingFace 官方公開 REST API：
GET https://huggingface.co/api/models
不需要任何 API Key，完全公開存取。
排序與分頁
sort=createdAt & direction=-1
以上架時間由新到舊排序，每頁抓 100 筆，逐頁往前推。
停止條件
每一筆都檢查 createdAt 前 10 碼（YYYY-MM-DD）：
- 日期 > 結束日 → 還沒進入範圍，跳過繼續
- 日期在範圍內 → 納入候選
- 日期 < 起始日 → 已超出範圍，立即停止，不再翻頁
這樣不需要設頁數上限，由資料本身的時間邊界決定何時停止。
撈出資料後篩選讚數>10的模型
分類依據
每個模型在 HuggingFace 上都有一個 pipeline_tag 欄位，代表它的主要任務類型，例如 text-generation、text-to-speech、text-to-image。
程式用這個欄位對應到 6 大類：
大類 對應的 pipeline_tag:
- LLM & Text: text-generationtranslation, summarization, question-answering, text-classification…
- Image & Vision text-to-image, image-classification, object-detection, image-segmentation…
- Audio & Music text-to-speech, automatic-speech-recognition, audio-classification…
- Multimodal image-text-to-text, document-question-answering, video-text-to-text…
- Video Generation text-to-video, video-to-video
- Other / Tools 以上都對應不到的模型
備援機制
部分模型沒有設定 pipeline_tag，程式會改看 tags 陣列（模型作者自己標記的標籤），嘗試從裡面找到能對應的 pipeline 名稱。兩者都找不到才歸入 Other / Tools。
分類順序
同一大類內的模型，最後依讚數由高到低排序，讓最受關注的模型排在最前面。
整體流程圖
設定日期範圍 & 最低讚數
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呼叫 HF API（每頁100筆，按時間倒序）
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├─ 日期 > 結束日 → 跳過
├─ 日期在範圍內 → 加入候選清單
└─ 日期 < 起始日 → 停止翻頁
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過濾 likes >= 10
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依 pipeline_tag 分進 6 大類
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各類依讚數排序
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輸出 HTML + Markdown 報告
目前的排版、分類、技術還在修訂中。
