HuggingFaceエージェントスキル：コーディングエージェントのための標準化されたAIタスク定義

HuggingFace Skillsは、主要なコーディングエージェントツールで動作するAI/MLタスクの標準化された定義です。各スキルは、YAMLフロントマター（名前と説明）とコーディングエージェントのためのガイダンスを含むSKILL.mdファイルを持つフォルダ内に、指示、スクリプト、リソースをパッケージ化します。

スキルの仕組み

スキルは標準化されたフォーマットに従い、複数のエージェントツールと互換性があります。リポジトリにはさまざまなエージェントシステムのサポートが含まれています：

• Claude Codeは「Skills」という用語を使用し、プラグイン登録が必要です
• OpenAI Codexは指示にAGENTS.mdファイルを使用します
• Google Geminiはgemini-extension.jsonで定義された「extensions」を使用します
• Cursorはプラグインマニフェスト（.cursor-plugin/plugin.jsonと.mcp.json）を使用します

インストール方法

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

Codex:
CodexはAGENTS.md経由でスキルを識別します。確認方法：
codex --ask-for-approval never "現在の指示を要約してください。"

Gemini CLI:
ローカルにインストール：
gemini extensions install . --consent
またはGitHubから：
gemini extensions install https://github.com/huggingface/skills.git --consent

Cursor:
Cursorプラグインフロー経由でリポジトリURLからインストール。コントリビューター向けに、マニフェストを再生成：
./scripts/publish.sh

利用可能なスキル

• hugging-face-cli: hf CLIを使用してHugging Face Hub操作を実行。モデル/データセットのダウンロード、ファイルのアップロード、リポジトリ管理、クラウドコンピュートジョブの実行。
• hugging-face-datasets: Hugging Face Hubでデータセットを作成・管理。リポジトリの初期化、設定/システムプロンプトの定義、行更新のストリーミング、SQLベースのデータセットクエリ/変換をサポート。
• hugging-face-evaluation: Hugging Faceモデルカードに評価結果を追加・管理。READMEコンテンツからの評価表抽出、Artificial Analysis APIからのスコアインポート、vLLM/lightevalを使用したカスタム評価の実行をサポート。
• hugging-face-jobs: Hugging Faceインフラストラクチャでコンピュートジョブを実行。Pythonスクリプトの実行、スケジュールされたジョブの管理、ジョブステータスの監視。
• hugging-face-model-trainer: Hugging Face JobsインフラストラクチャでTRLを使用して言語モデルをトレーニングまたはファインチューニング。SFT、DPO、GRPO、報酬モデリングトレーニング手法、ローカルデプロイメントのためのGGUF変換をカバー。ハードウェア選択、コスト見積もり、Trackio監視、Hub永続化を含む。
• hugging-face-paper-publisher: Hugging Face Hubで研究論文を公開・管理。論文ページの作成、モデル/データセットへの論文リンク、著者権の主張、プロフェッショナルなマークダウンベースの研究記事生成をサポート。
• hugging-face-tool-builder: Hugging Face API操作のための再利用可能なスクリプトを構築。

エージェントがスキルをサポートしていない場合、フォールバックとしてagents/AGENTS.mdを直接使用できます。リポジトリは新しいスキルのコントリビューションにオープンです。