skills

Обнимать навыки лица Навыки объятий лица - это определения для задач ИИ / ML, таких как создание набора данных, обучение модели и оценка. Рынки плагинов клиентов выставляют навык «hf-cli» в качестве пути загрузки для основных операций Hub; дополнительные навыки рабочего процесса могут быть установлены по требованию с помощью «hf-навыков добавить <skill-name>» или обнаружены опытными клиентами по интеграции CLI / MCP. Навыки в этом хранилище соответствуют стандартизированному формату Agent Skills. [!ПРИМЕЧАНИЕ] ** Просто хотите дать вашему агенту доступ к Hugging Face Hub? ** Начните с «hf-cli». Это рекомендуемый первый навык для установки: он учит вашего агента каждой команде «hf» (поиск моделей, управление наборами данных и ведрами, запуск Пространств, выполнение заданий) и генерируется из локально установленного CLI, чтобы он оставался актуальным. Как работают навыки? На практике навыки представляют собой автономные папки, которые упаковывают инструкции, сценарии и ресурсы вместе для агента ИИ для использования в конкретном случае использования. Каждая папка содержит файл «SKILL.md» с фронтматером YAML (имя и описание), за которым следует руководство, которым следует ваш агент кодирования, пока навык активен. [!TIP] Если ваш агент не поддерживает навыки, вы можете использовать «agentsmd/AGENTS.md» непосредственно в качестве запасного варианта. Умение «hf-cli» в этом хранилище также доступно через: - Cursor Marketplace (https://cursor.com/marketplace/huggingface) - Codex Plugins Directory (https://developers.openai.com/codex/plugins) Установка Навыки объятий совместимы с Claude Code, Codex, Gemini CLI и Cursor. Код Клода 1.Зарегистрируйте репозиторий как рынок плагинов: 2. Установите навык CLI: 3. Чтобы установить еще один навык объятий лица, используйте «hf» CLI: Кодекс 1. Копировать или симлинковать любые навыки, которые вы хотите использовать из каталога «навыки/навыки» этого хранилища, в одно из стандартных местоположений «.agents/skills» Codex (например, «$REPO ROOT/.agents/skills» или «$HOME/.agents/skills»), как описано в руководстве по навыкам Codex. 2.Как только навык будет доступен в одном из этих мест, Codex обнаружит его с использованием стандарта Agent Skills и загрузит инструкции SKILL.md, когда он решит использовать этот навык или когда вы явно вызовете его. 3.Если ваша настройка Codex по-прежнему опирается на «AGENTS.md», вы можете использовать сгенерированный файл «agentsmd/AGENTS.md» в этом репо в качестве резервного пакета инструкций. Близнецы CLI 1.Это репо включает в себя "gemini-extension.json" для интеграции с Gemini CLI. 2.Установить локально: Используйте URL GitHub: 4. См. расширенные документы Gemini CLI для получения дополнительной помощи. Курсор Этот репозиторий включает в себя плагин Cursor: - ".cursor-plugin/plugin.json" - '.mcp.json' (настроенный с помощью Hugging Face MCP-сервера URL) Установите URL-адрес репозитория (или локальный контроль) через поток плагинов Cursor. Вход на рынок намеренно ограничен «hf-cli»; используйте «hf-навыки добавить <skill-name>» для установки дополнительных навыков рабочего процесса. Для участников, регенерировать манифесты с: Навыки Этот репозиторий содержит несколько навыков, чтобы вы начали. Вы также можете внести свои собственные навыки в хранилище. Доступные навыки <!-- Эта таблица автоматически генерируется скриптами/generate agents.py. Не редактируйте вручную. - <!-- BEGIN SKILLS TABLE--> | Имя | Описание | Документация -------------------------------------------------------- | 'hf-cli' | Hugging Face Hub CLI ('hf') для загрузки, загрузки и управления моделями, наборами данных, пространствами, ведрами, репо, документами, заданиями и многим другим в Hugging Face Hub. ↑ SKILL.md Откройте локальный контекст AWS пользователя (активный профиль, регион, идентификатор учетной записи, идентификатор вызывающего абонента) в начале любой задачи AWS. ↑ SKILL.md Настройка изолированной среды Python для работы SageMaker / AWS с правильной версией Python и текущим boto3. ↑ SKILL.md Планирование и координация развертывания модели для Amazon SageMaker AI. ↑ SKILL.md | «hf-cloud-sagemaker-iam-preflight» | Убедитесь, что перед развертыванием или обучением существует полезная роль исполнения SageMaker. ↑ SKILL.md | 'hf-cloud-sagemaker-production-defaults' | Создайте конечную точку SageMaker (в реальном времени, в реальном времени от масштаба до нуля или асинхронизации) с автомасштабированием, сигнализацией CloudWatch и меткой, включенной по умолчанию. ↑ SKILL.md Выберите подходящий контейнер для развертывания модели SageMaker и найдите его текущее изображение URI. ↑ SKILL.md | «hf-mem» | Hugging Face CLI для оценки требуемой памяти для загрузки весов моделей Safetensors или GGUF