Hugging Face AI/ML Agent Skills
让 Agent 通过 Hugging Face Hub 管理模型、数据集、Spaces，并支持评测、训练和部署工作流。
技能说明
适合模型、数据集、Spaces、评测和训练部署等 Hugging Face 工作流。README 明确支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 Cursor，仓库采用 Apache-2.0 许可证。部分训练和部署能力需要 Hugging Face 账号、写权限、令牌或付费云资源；使用前请核对数据、硬件、费用和目标仓库，保护 HF_TOKEN，并对上传、删除、重启等操作进行人工确认。
关于此技能
Hugging Face Skills 是一组面向 AI/ML 工作流的 Agent 技能，覆盖 Hugging Face Hub 的模型、数据集、Spaces、论文和仓库管理，也提供评测、训练、部署、Gradio 与 Transformers.js 等方向。README 推荐先安装 hf-cli，再按需要增加其他技能。
核心能力
Hugging Face Hub 管理
通过 hf CLI 搜索、下载、上传和管理模型、数据集、Spaces、Buckets、论文、讨论与仓库。
数据与模型工作流
支持数据集查询、Parquet 与 SQL 读取、模型选择、本地模型运行和社区评测。
训练与微调
提供 TRL、Unsloth、SFT、DPO、GRPO、奖励模型和 GGUF 转换等训练指引。
部署与应用
辅助构建和维护 Gradio / Docker Spaces、ZeroGPU、推理端点和云端任务。
适用场景
模型和数据集管理
需要搜索、下载、上传、版本管理或整理 Hugging Face Hub 资源时使用。
数据集分析
需要查看数据集结构、分页读取、筛选内容、下载 Parquet 或执行 SQL 查询时使用。
模型评测与微调
需要比较模型、运行评测或在 Hugging Face Jobs 云 GPU 上进行 SFT、DPO、GRPO 训练时使用。
AI 应用部署
需要创建或维护 Gradio、Docker、ZeroGPU Spaces，或管理推理端点时使用。
使用步骤
- 01
先安装 hf-cli
按 README 通过 Claude Code 插件、Codex 技能目录、Cursor 插件或 Gemini CLI 扩展安装基础技能。
- 02
配置账号权限
需要访问私有资源、上传或运行云任务时再登录 Hugging Face，并使用环境变量保护 HF_TOKEN。
- 03
选择专用技能
用 hf skills add <skill-name> 安装所需工作流，先阅读对应 SKILL.md、输入要求和费用说明。
- 04
执行前后核对
训练前验证数据格式、硬件、超时和预算；任务结束后检查日志、产物和是否已安全推送到 Hub。
常见问题
怎么安装？+
README 推荐先安装 hf-cli。Claude Code 可使用 /plugin marketplace add huggingface/skills 和 /plugin install hf-cli@huggingface/skills；Codex 可把所需 skills 放入 .agents/skills；Cursor 可使用仓库提供的插件清单；其他技能可用 hf skills add <skill-name>。
需要 Hugging Face 账号和令牌吗？+
浏览公开内容不一定需要；登录、上传、私有仓库、云端训练和推理服务通常需要账号及相应权限。令牌应放在 HF_TOKEN 等受保护的环境变量中，不能写进代码或公开日志。
云端训练会收费吗？+
会。README 中的训练技能要求 Hugging Face Jobs 账户计划，GPU、推理端点和部分云资源可能产生费用；开始前应确认硬件、时长和预算。
能否让 Agent 自动删除或覆盖资源？+
技能包含上传、删除、重启和修改云资源的命令。执行破坏性操作前请核对仓库、分支、空间和资源范围，并要求人工确认。
hf skills add hf-cli