Навыки агента HuggingFace: Стандартизированные определения задач ИИ для кодирующих агентов

HuggingFace Skills — это стандартизированные определения задач ИИ/МО, которые работают с основными инструментами кодирующих агентов. Каждый навык упаковывает инструкции, скрипты и ресурсы в папку с файлом SKILL.md, содержащим YAML-фронтматер (название и описание), за которым следуют инструкции для кодирующего агента.

Как работают Skills

Навыки следуют стандартизированному формату и совместимы с несколькими инструментами агентов. Репозиторий включает поддержку различных агентских систем:

• Claude Code использует термин "Skills" и требует регистрации плагина
• OpenAI Codex использует файл AGENTS.md для инструкций
• Google Gemini использует 'расширения', определённые в gemini-extension.json
• Cursor использует манифесты плагинов (.cursor-plugin/plugin.json и .mcp.json)

Способы установки

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

Codex:
Codex определяет навыки через AGENTS.md. Проверьте с помощью:
codex --ask-for-approval never "Summarize the current instructions."

Gemini CLI:
Установите локально:
gemini extensions install . --consent
Или из GitHub:
gemini extensions install https://github.com/huggingface/skills.git --consent

Cursor:
Установите из URL репозитория через процесс плагинов Cursor. Для контрибьюторов перегенерируйте манифесты с помощью:
./scripts/publish.sh

Доступные навыки

• hugging-face-cli: Выполняйте операции с Hugging Face Hub с помощью CLI hf. Скачивайте модели/наборы данных, загружайте файлы, управляйте репозиториями и запускайте вычислительные задачи в облаке.
• hugging-face-datasets: Создавайте и управляйте наборами данных на Hugging Face Hub. Поддерживает инициализацию репозиториев, определение конфигураций/системных промптов, потоковое обновление строк и запросы/преобразования наборов данных на основе SQL.
• hugging-face-evaluation: Добавляйте и управляйте результатами оценки в карточках моделей Hugging Face. Поддерживает извлечение таблиц оценки из содержимого README, импорт оценок из Artificial Analysis API и запуск пользовательских оценок с vLLM/lighteval.
• hugging-face-jobs: Запускайте вычислительные задачи на инфраструктуре Hugging Face. Выполняйте Python-скрипты, управляйте запланированными задачами и отслеживайте их статус.
• hugging-face-model-trainer: Обучайте или дообучайте языковые модели с помощью TRL на инфраструктуре Hugging Face Jobs. Охватывает методы обучения SFT, DPO, GRPO и моделирования вознаграждений, а также конвертацию в GGUF для локального развёртывания. Включает выбор оборудования, оценку стоимости, мониторинг Trackio и сохранение на Hub.
• hugging-face-paper-publisher: Публикуйте и управляйте научными статьями на Hugging Face Hub. Поддерживает создание страниц статей, привязку статей к моделям/наборам данных, заявление авторства и генерацию профессиональных исследовательских статей на основе Markdown.
• hugging-face-tool-builder: Создавайте переиспользуемые скрипты для операций с API Hugging Face.

Если ваш агент не поддерживает навыки, вы можете напрямую использовать agents/AGENTS.md в качестве запасного варианта. Репозиторий открыт для внесения новых навыков.