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本项目是一个面向科学空间（spaces.ac.cn）的自动化文章元数据索引工具，持续抓取并结构化存储其1300余篇技术文章的标题、日期、链接、原分类、标签、自动主题与系列信息，并按深度学习、生成模型、大模型、数学工具等研究主题进行规则化分类。基于Python实现，通过GitHub Actions定时更新，不镜像全文，仅提供轻量级索引与跳转能力。适用于希望高效检索苏剑林老师原创技术文章的研究者、工程师和学习者，尤其适合需按主题或系列系统性阅读AI/数学相关内容的场景。