Habilidades del Agente HuggingFace: Definiciones Estandarizadas de Tareas de IA para Agentes de Programación

Las Habilidades de HuggingFace son definiciones estandarizadas para tareas de IA/ML que funcionan con las principales herramientas de agentes de codificación. Cada habilidad empaqueta instrucciones, scripts y recursos en una carpeta con un archivo SKILL.md que contiene frontmatter YAML (nombre y descripción) seguido de una guía para el agente de codificación.

Cómo funcionan las Habilidades

Las Habilidades siguen un formato estandarizado y son compatibles con múltiples herramientas de agentes. El repositorio incluye soporte para diferentes sistemas de agentes:

• Claude Code utiliza el término "Habilidades" y requiere registro de complementos
• OpenAI Codex utiliza un archivo AGENTS.md para instrucciones
• Google Gemini utiliza 'extensiones' definidas en gemini-extension.json
• Cursor utiliza manifiestos de complementos (.cursor-plugin/plugin.json y .mcp.json)

Métodos de Instalación

Claude Code:
/plugin marketplace add huggingface/skills
/plugin install <skill-name>@huggingface/skills
Ejemplo: /plugin install hugging-face-cli@huggingface/skills

Codex:
Codex identifica habilidades a través de AGENTS.md. Verifica con:
codex --ask-for-approval never "Resume las instrucciones actuales."

Gemini CLI:
Instala localmente:
gemini extensions install . --consent
O desde GitHub:
gemini extensions install https://github.com/huggingface/skills.git --consent

Cursor:
Instala desde la URL del repositorio mediante el flujo de complementos de Cursor. Para contribuidores, regenera los manifiestos con:
./scripts/publish.sh

Habilidades Disponibles

• hugging-face-cli: Ejecuta operaciones del Hub de Hugging Face usando la CLI hf. Descarga modelos/conjuntos de datos, sube archivos, gestiona repositorios y ejecuta trabajos de computación en la nube.
• hugging-face-datasets: Crea y gestiona conjuntos de datos en el Hub de Hugging Face. Soporta inicializar repositorios, definir configuraciones/prompts del sistema, actualizaciones de filas en streaming y consultas/transformaciones de conjuntos de datos basadas en SQL.
• hugging-face-evaluation: Añade y gestiona resultados de evaluación en las fichas de modelos de Hugging Face. Soporta extraer tablas de evaluación del contenido README, importar puntuaciones desde la API de Artificial Analysis y ejecutar evaluaciones personalizadas con vLLM/lighteval.
• hugging-face-jobs: Ejecuta trabajos de computación en la infraestructura de Hugging Face. Ejecuta scripts Python, gestiona trabajos programados y monitorea el estado de los trabajos.
• hugging-face-model-trainer: Entrena o ajusta modelos de lenguaje usando TRL en la infraestructura de Trabajos de Hugging Face. Cubre métodos de entrenamiento SFT, DPO, GRPO y modelado de recompensas, además de conversión GGUF para despliegue local. Incluye selección de hardware, estimación de costos, monitoreo Trackio y persistencia en el Hub.
• hugging-face-paper-publisher: Publica y gestiona artículos de investigación en el Hub de Hugging Face. Soporta crear páginas de artículos, vincular artículos a modelos/conjuntos de datos, reclamar autoría y generar artículos de investigación profesionales basados en markdown.
• hugging-face-tool-builder: Construye scripts reutilizables para operaciones de la API de Hugging Face.

Si tu agente no soporta habilidades, puedes usar agents/AGENTS.md directamente como alternativa. El repositorio está abierto para contribuciones de nuevas habilidades.