赋予您的代理商 Hugging Face 生态系统的力量
Hugging Face 技能是用于 AI/ML 任务（如数据集创建、模型训练和评估）的定义。客户端插件市场将 hf-cli 技能作为核心 Hub 操作的引导路径进行公开展示；此外，可以通过 hf skills add <skill-name> 根据需求安装其他工作流技能，或者通过支持技能的客户端在 CLI/MCP 集成中进行发现。
[!注意] 只想让您的代理访问 Hugging Face Hub 呢? 可以从
hf-cli开始。这是推荐的第一个技能，可以安装：它会教您的代理使用每个hf命令（搜索模型、管理数据集和桶、启动空间、运行作业），并且是基于您本地安装的 CLI 生成的，因此始终保持最新。技能如何工作？
[!提示] 如果您的代理不支持技能,则可以直接使用
agentsmd/AGENTS.md作为备用方案。
将要使用的技能从此仓库的 skills/ 目录中复制或创建符号链接,放到 Codex 的标准 .agents/skills 位置之一(例如 $REPO_ROOT/.agents/skills 或 $HOME/.agents/skills),如 Codex 技能指南中所述。
此仓库包含 Gemini-extension.json，可与 Gemini CLI 集成。
这个寄存器包含一些让你开始的技巧. 您也可以为寄存器贡献自己的技能。 现有技能
是否向 awesome-ai-plugins 添加技能?
hf-cli 可将安装程序管道到 shell 中; 关于 9 月 8 日发布的审计的提醒
AI Skill Shield 扫描报告: huggingface/skills (26 个技能)
测试探索 1
Docs 创意: hf-mcp 的快速托管试用
huggingface-LLM-trainer: 方法 4 示例需要 `push_to_hub` 配置
TODO -- 将 hf-LLM-trainer 与新的 trl 自动技能进行调整
重要: AGENTS.md 缺少 YAML 前缀信息 (更新覆盖了手动修复)
添加描述以提高派遣任务的可发现性
安装期间出现故障。