huggingface/skills
GitHub: huggingface/skills
为各大编码智能体提供 Hugging Face 平台操作能力的技能集合，覆盖模型训练、数据集管理、实验追踪等完整 ML 工作流。
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# Hugging Face 技能
Hugging Face 技能是针对 AI/ML 任务（如数据集创建、模型训练和评估）的定义。它们与所有主流的编码智能体工具（如 OpenAI Codex、Anthropic 的 Claude Code、Google DeepMind 的 Gemini CLI 和 Cursor）互通。
本仓库中的技能遵循 [Agent Skill](https://agentskills.io/home) 标准格式。
## 技能如何工作？
在实践中，技能是自包含的文件夹，将指令、脚本和资源打包在一起，供 AI 智能体在特定用例中使用。每个文件夹包含一个 `SKILL.md` 文件，其中包含 YAML 前置数据（名称和描述），以及编码智能体在技能处于活动状态时遵循的指导内容。
## 安装
Hugging Face 技能兼容 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 Cursor。
### Claude Code
1. 将仓库注册为插件市场：
```
/plugin marketplace add huggingface/skills
```
2. 要安装技能，请运行：
```
/plugin install @huggingface/skills
```
例如：
```
/plugin install hugging-face-cli@huggingface/skills
```
### Codex
1. 从本仓库的 `skills/` 目录中将您想使用的任何技能复制或符号链接到 Codex 的标准 `.agents/skills` 位置之一（例如 `$REPO_ROOT/.agents/skills` 或 `$HOME/.agents/skills`），如 [Codex Skills 指南](https://developers.openai.com/codex/skills/) 中所述。
2. 一旦技能在其中一个位置可用，Codex 将使用 Agent Skills 标准发现它，并在决定使用该技能或您显式调用它时加载 `SKILL.md` 指令。
3. 如果您的 Codex 设置仍然依赖 `AGENTS.md`，您可以使用本仓库中生成的 [`agents/AGENTS.md`](agents/AGENTS.md) 文件作为备选指令集。
### Gemini CLI
1. 本仓库包含 `gemini-extension.json` 以与 Gemini CLI 集成。
2. 本安装地：
```
gemini extensions install . --consent
```
或使用 GitHub URL：
```
gemini extensions install https://github.com/huggingface/skills.git --consent
```
4. 有关更多帮助，请参阅 [Gemini CLI 扩展文档](https://geminicli.com/docs/extensions/#installing-an-extension)。
### Cursor
本仓库包含 Cursor 插件清单：
- `.cursor-plugin/plugin.json`
- `.mcp.json`（配置了 Hugging Face MCP 服务器 URL）
通过 Cursor 插件流程从仓库 URL（或本地检出）安装。
对于贡献者，请使用以下命令重新生成清单：
```
./scripts/publish.sh
```
## 技能
本仓库包含一些入门技能。您也可以向仓库贡献您自己的技能。
### 可用技能
| 名称 | 描述 | 文档 |
|------|-------------|---------------|
| `gradio` | 在 Python 中构建 Gradio Web UI 和演示。用于创建或编辑 Gradio 应用、组件、事件监听器、布局或聊天机器人。 | [SKILL.md](skills/huggingface-gradio/SKILL.md) |
| `hugging-face-cli` | 使用 hf CLI 执行 Hugging Face Hub 操作。下载模型/数据集，上传文件，管理仓库，以及运行云计算作业。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-cli/SKILL.md) |
| `hugging-face-datasets` | 在 Hugging Face Hub 上创建和管理数据集。支持初始化仓库、定义配置/系统提示、流式更新行以及基于 SQL 的数据集查询/转换。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-datasets/SKILL.md) |
| `hugging-face-evaluation` | 在 Hugging Face 模型卡中添加和管理评估结果。支持从 README 内容提取评估表，从 Artificial Analysis API 导入分数，以及使用 vLLM/lighteval 运行自定义评估。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-evaluation/SKILL.md) |
| `hugging-face-jobs` | 在 Hugging Face 基础设施上运行计算作业。执行 Python 脚本，管理计划作业，以及监控作业状态。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-jobs/SKILL.md) |
| `hugging-face-model-trainer` | 在 Hugging Face Jobs 基础设施上使用 TRL 训练或微调语言模型。涵盖 SFT、DPO、GRPO 和奖励建模训练方法，以及用于本地部署的 GGUF 转换。包括硬件选择、成本估算、Trackio 监控和 Hub 持久化。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-model-trainer/SKILL.md) |
| `hugging-face-paper-publisher` | 在 Hugging Face Hub 上发布和管理研究论文。支持创建论文页面，将论文链接到模型/数据集，认领作者身份，以及生成基于 Markdown 的专业研究文章。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-paper-publisher/SKILL.md) |
| `hugging-face-tool-builder` | 为 Hugging Face API 操作构建可重用脚本。用于链接 API 调用或自动化重复任务。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-tool-builder/SKILL.md) |
| `hugging-face-trackio` | 使用 Trackio 跟踪和可视化 ML 训练实验。通过 Python API 记录指标并通过 CLI 检索。支持与 HF Spaces 同步的实时仪表板。 | [SKILL.md](skills/hugging-face-trackio/SKILL.md) |
### 在您的编码智能体中使用技能
技能安装完成后，在向编码智能体发出指令时直接提及它：
- “使用 HF LLM trainer 技能估算 70B 模型运行所需的 GPU 显存。”
- “使用 HF model evaluation 技能在最新的检查点上启动 `run_eval_job.py`。”
- “使用 HF dataset creator 技能起草新的少样本分类模板。”
- “使用 HF paper publisher 技能索引我的 arXiv 论文并将其链接到我的模型。”
您的编码智能体会自动加载相应的 `SKILL.md` 指令和辅助脚本来完成任务。
### 贡献或自定义技能
1. 复制现有的技能文件夹之一（例如 `hf-datasets/`）并重命名。
2. 更新新文件夹的 `SKILL.md` 前置数据：
---
name: my-skill-name
description: 描述技能的作用以及何时使用它
---
# 技能标题
指导 + 示例 + 限制
3. 添加或编辑您的指令引用的支持脚本、模板和文档。
4. 在 `.claude-plugin/marketplace.json` 中添加一个条目，并附上简洁、人类可读的描述。
5. 运行：
./scripts/publish.sh
以重新生成并验证所有生成的元数据。
6. 在您的编码智能体中重新安装或重新加载技能包，以便更新后的文件夹可用。
### 市场
`.claude-plugin/marketplace.json` 文件列出了带有供人类阅读的描述的技能，用于插件市场。CI 会验证 `SKILL.md` 文件和 `marketplace.json` 之间的技能名称和路径是否匹配，但描述是单独维护的：`SKILL.md` 描述指导 Claude 何时激活技能，而市场描述是为浏览可用技能的人类编写的。
### 其他参考
- 直接在 [huggingface/skills](https://github.com/huggingface/skills) 浏览最新的指令、脚本和模板。
- 查阅 Hugging Face 文档，了解您在每个技能中引用的特定库或工作流程。
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