Skills Hugging Face

Добавить описания для новых моделей из маршрутизатора HuggingFace в конфигурацию chat-ui. Использовать, когда на маршрутизаторе появляются новые модели и для них нужны описания…

Fixes broken typing checks detected by ty, make typing, or make check-repo. Use when typing errors appear in local runs, CI, or PR logs.

Исправляет сломанные проверки типов, обнаруженные с помощью ty, make typing или make check-repo. Используйте, когда ошибки типизации появляются в локальных запусках, CI или логах PR.

Проверка изменений кода на наличие ошибок и соответствие принципам OpenEnv и RFC. Используйте при ревью PR, проверке кода перед коммитом или по запросу на ревью…

Проверка изменений кода на наличие ошибок и соответствие принципам OpenEnv и RFC. Используется при ревью PR, проверке кода перед коммитом или по запросу на ревью…

Предоставляет рекомендации по написанию, оптимизации и бенчмаркингу C++ CPU-ядер с использованием SIMD-интринсиков (AVX2/AVX512) для экосистемы ядер Hugging Face. Включает…

Предоставляет рекомендации по написанию, оптимизации и бенчмаркингу C++ CPU-ядер с SIMD-интринсиками (AVX2/AVX512) для экосистемы ядер Hugging Face. Включает…

Provides guidance for writing and benchmarking optimized CUDA kernels for NVIDIA GPUs (H100, A100, T4) targeting HuggingFace diffusers and transformers…

Предоставляет рекомендации по написанию и бенчмаркингу оптимизированных ядер CUDA для GPU NVIDIA (H100, A100, T4), ориентированных на HuggingFace diffusers и transformers…

Use when the user has written (or wants to write) a `ModularPipelineBlocks` subclass in a local Python file and needs to package it into a Hub-uploadable…

Развернуть среду OpenEnv в Hugging Face Spaces. Используйте, когда требуется развернуть, отправить на Hugging Face или обновить пространство.

Deploy an OpenEnv environment to Hugging Face Spaces. Use when asked to deploy, push to Hugging Face, or update a space.

Use when the user wants to run a diffusers pipeline from a terminal (one-off generation, batch jobs, smoke-testing a new model), run on HF Sandbox hardware via…

Пример фикстурного навыка для дымовых тестов действий

Example fixture skill for action smoke tests

Генерировать среды OpenEnv на основе конкретного сценария использования (например, «создать среду для библиотеки textarena»). Используйте, когда требуется спроектировать или реализовать новую…

Generate OpenEnv environments from a concrete use case (for example, "generate an env for the library textarena"). Use when asked to design or implement a new…

Создавайте веб-интерфейсы и демо-версии Gradio на Python. Используйте при создании или редактировании приложений Gradio, компонентов, обработчиков событий, макетов или чат-ботов.

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing models, datasets, spaces, buckets, repos, papers, jobs, and more on the Hugging Face Hub.…

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing repositories, models, datasets, and Spaces on the Hugging Face Hub. Replaces now…

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing repositories, models, datasets, and Spaces on the Hugging Face Hub. Replaces now…

Обнаружить локальный контекст AWS пользователя (активный профиль, регион, идентификатор учетной записи, вызывающий субъект) в начале любой задачи AWS. Используйте этот навык перед любыми другими действиями AWS…

Настройка изолированной среды Python для работы с SageMaker / AWS, с правильной версией Python и актуальным boto3. Используйте этот навык всякий раз, когда будет выполняться код Python…

Планирование и координация развертывания модели в Amazon SageMaker AI. Используйте этот навык, когда пользователь хочет развернуть, разместить, обслуживать или предоставить доступ к модели на…

Убедитесь, что существует рабочая роль выполнения SageMaker перед развертыванием или обучением. Используйте этот навык всякий раз, когда собираетесь создать конечную точку SageMaker, модель, обучение…

Создать эндпоинт SageMaker (реального времени или асинхронный) с автоматическим масштабированием, оповещениями CloudWatch и тегированием, включёнными по умолчанию. Используйте этот навык всякий раз, когда собираетесь создать…

Выберите подходящий контейнер для развертывания модели SageMaker и найдите его текущий URI образа. Используйте этот навык при подготовке к развертыванию модели в…

Используйте Hugging Face Hub через инструменты сервера MCP. Ищите модели, наборы данных, Spaces, статьи. Получайте информацию о репозиториях, загружайте документацию, запускайте вычислительные задачи и используйте Gradio…

Use Hugging Face Hub via MCP server tools. Search models, datasets, Spaces, papers. Get repo details, fetch documentation, run compute jobs, and use Gradio…

Интерфейс командной строки Hugging Face для оценки необходимой памяти для загрузки весов моделей Safetensors или GGUF для инференса из Hugging Face Hub

Создавайте примечания к выпуску Hugging Face Hub (huggingface_hub) из кэшированных JSON-файлов PR. Используйте, когда требуется составить примечания к выпуску из файлов PR.

Генерировать примечания к релизу Hugging Face Hub (huggingface_hub) из кэшированных JSON-файлов PR. Использовать, когда требуется составить примечания к релизу из файлов PR.

Diagnose and recover failing or stuck Hugging Face Space deployments for OpenEnv environments. Use when deploying envs from `envs/` to the Hub (`openenv`…

Diagnose and recover failing or stuck Hugging Face Space deployments for OpenEnv environments. Use when deploying envs from `envs/` to the Hub (`openenv`…

Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file transfers, repository creation, cache operations, and cloud compute.

Создание и управление датасетами на Hugging Face Hub. Поддерживает инициализацию репозиториев, определение конфигураций/системных промптов, потоковое обновление строк, а также SQL-запросы и трансформацию датасетов. Разработан для работы совместно с HF MCP сервером для комплексных рабочих процессов с датасетами.

Добавление и управление результатами оценки в карточках моделей Hugging Face. Поддерживает извлечение таблиц оценки из содержимого README, импорт оценок из Artificial Analysis API и запуск пользовательских оценок моделей с помощью vLLM/lighteval. Работает с форматом метаданных model-index.

Запускайте любые задачи на инфраструктуре Hugging Face Jobs. Включает UV-скрипты, задания на основе Docker, выбор оборудования, оценку стоимости, аутентификацию с помощью токенов, управление секретами, настройку тайм-аута и сохранение результатов. Предназначено для вычислительных задач общего назначения, включая обработку данных, инференс, эксперименты, пакетные задания и любые задачи на Python.

Обучайте или донастраивайте языковые модели с помощью TRL (Transformer Reinforcement Learning) на инфраструктуре Hugging Face Jobs. Охватывает методы обучения SFT, DPO, GRPO и модели вознаграждения, а также конвертацию в GGUF для локального развертывания. Включает рекомендации по подготовке наборов данных, выбору оборудования, оценке затрат и сохранению модели.

Публикуйте и управляйте исследовательскими статьями на Hugging Face Hub. Поддерживает создание страниц статей, привязку статей к моделям/наборам данных, подтверждение авторства и генерацию профессиональных исследовательских статей на основе Markdown.

Создавайте повторно используемые скрипты и инструменты с помощью Hugging Face API. Полезно при объединении или комбинировании API-вызовов, а также при повторяющихся/автоматизируемых задачах. Создаёт повторно используемые скрипты командной строки для получения, обогащения или обработки данных из Hugging Face Hub.

Отслеживайте и визуализируйте эксперименты по обучению ML с помощью Trackio. Используйте при логировании метрик во время обучения (Python API) или при извлечении/анализе записанных метрик (CLI). Поддерживает визуализацию в реальном времени на дашборде, синхронизацию с HF Space и вывод в JSON для автоматизации.

Используйте этот навык для рабочих процессов Hugging Face Dataset Viewer API, которые извлекают метаданные подмножеств/разделов, разбивают строки на страницы, выполняют поиск текста, применяют фильтры, скачивают parquet…

Добавление результатов оценки в репозитории моделей Hugging Face с использованием формата .eval_results/. Использует HF CLI для управления PR и ручное создание YAML.

Добавление результатов оценки в репозитории моделей Hugging Face с использованием формата .eval_results/. Использует HF CLI для управления PR и ручного создания YAML.

Обучает и донастраивает модели обнаружения объектов (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS) с использованием Hugging Face Transformers на облачных GPU Hugging Face Jobs. Охватывает…

Искать и читать страницы статей Hugging Face в формате Markdown, а также использовать API статей для получения структурированных метаданных, таких как авторы, связанные модели/наборы данных/пространства, GitHub…

Обучает и донастраивает модели компьютерного зрения для обнаружения объектов (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), классификации изображений (модели timm — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…

Находит лучшие модели для задачи, запрашивая официальные лидерборды бенчмарков HF, обогащая результаты данными о размере модели, фильтруя по совместимости с устройством пользователя и возвращая сравнительную таблицу с оценками бенчмарков.

Запуск оценок для моделей Hugging Face Hub с использованием inspect-ai и lighteval на локальном оборудовании. Используется для выбора бэкенда, локальных оценок на GPU и выбора между…

Используйте этот навык для рабочих процессов Hugging Face Dataset Viewer API, которые получают метаданные подмножеств/разбиений, разбивают строки на страницы, ищут текст, применяют фильтры, скачивают parquet…

Создавайте веб-интерфейсы и демо-версии Gradio на Python. Используйте при создании или редактировании приложений Gradio, компонентов, обработчиков событий, макетов или чат-ботов.

Этот навык следует использовать, когда пользователи хотят запустить любую рабочую нагрузку на инфраструктуре Hugging Face Jobs. Охватывает UV-скрипты, задания на основе Docker, выбор оборудования,…

Обучайте или донастраивайте языковые и визуальные модели с помощью TRL (Transformer Reinforcement Learning) или Unsloth на инфраструктуре Hugging Face Jobs. Охватывает SFT, DPO,…

Используется для выбора моделей для локального запуска с llama.cpp и GGUF на CPU, Mac Metal, CUDA или ROCm. Включает поиск GGUFs, выбор квантизации, запуск серверов, точное…

Создать и опубликовать Gradio-демо на Hugging Face Spaces для предоставленного пользователем LoRA. Использовать, когда кто-то просит создать, сгенерировать, запустить или опубликовать Space, демо,…

Публикация и управление исследовательскими статьями на Hugging Face Hub. Поддерживает создание страниц статей, привязку статей к моделям/наборам данных, подтверждение авторства и генерацию…

Искать и читать страницы статей Hugging Face в формате markdown, а также использовать API статей для получения структурированных метаданных, таких как авторы, связанные модели/наборы данных/пространства, Github…

Создавайте, развёртывайте и поддерживайте приложения на Hugging Face Spaces — Gradio / Docker / Static SDKs, ZeroGPU и выделенное оборудование, загрузка моделей, отладка,…

Используйте этот навык, когда пользователь хочет создать инструмент/скрипты или выполнить задачу, где использование данных из Hugging Face API было бы полезно. Это особенно полезно…

Отслеживайте и визуализируйте эксперименты по обучению ML с помощью Trackio. Используйте при логировании метрик во время обучения (Python API), отправке оповещений для диагностики обучения или…

Обучает и донастраивает модели компьютерного зрения для обнаружения объектов (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), классификации изображений (модели timm — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…

AI demos and GPU compute with Gradio Spaces and Hugging Face Spaces ZeroGPU. Use when writing or reviewing code that uses `@spaces.GPU`, configuring…

Сделайте, чтобы тесты проходили. Вызывается после того, как /write-tests сгенерирует падающие тесты.

Заставить тесты проходить. Вызывать после того, как /write-tests создаст падающие тесты.

Запустить и протестировать inference-сервер prime-rl. Используйте, когда требуется запустить инференс, запустить vLLM, протестировать модель или запустить inference-сервер.

Создать каркас исследовательского рабочего пространства PhysicsIntern в текущей папке. Запускать только по явному указанию пользователя для настройки нового физико-математического исследования…

Scaffold a PhysicsIntern research workspace in the current folder.

Как установить prime-rl и его опциональные зависимости. Используйте при настройке проекта, установке дополнительных компонентов, таких как deep-gemm для моделей FP8, или устранении неполадок…

Используется при добавлении новой модели или пайплайна в diffusers, настройке файловой структуры для новой модели, преобразовании пайплайна в модульный формат или конвертации весов…

Post-mortem analysis of a PhysicsIntern workspace run (Claude Code, Pi, Codex, or OpenCode host). Reconstructs the trajectory from the session record — JSONL…

Посмертный анализ запуска рабочего пространства PhysicsIntern (хост Claude Code, Pi или Codex). Восстанавливает траекторию из сессионных JSONL-файлов, проверяет…

OpenEnv CLI (`openenv`) for scaffolding, validating, building, and pushing OpenEnv environments.

OpenEnv CLI (`openenv`) for scaffolding, validating, building, and pushing OpenEnv environments.

Проверьте изменения перед отправкой pull request. Запустите всесторонние проверки, включая линтинг, тесты, анализ согласованности и анализ RFC. Используйте перед созданием…

Проверьте изменения перед отправкой pull request. Выполните комплексные проверки, включая lint, тесты, проверку согласованности и RFC-анализ. Используйте перед созданием…

Рабочий процесс выпуска для развертывания сред OpenEnv в Hugging Face Spaces и поддержания канонических ссылок в синхронизированном состоянии.

Рабочий процесс release для развертывания сред OpenEnv в Hugging Face Spaces и синхронизации канонических ссылок.

Determine if proposed changes require an RFC. Use when planning significant changes, before starting major work, or when asked whether an RFC is needed.

Определите, требуют ли предлагаемые изменения RFC. Используйте при планировании значительных изменений, перед началом крупной работы или когда спрашивают, нужен ли RFC.

Provides guidance for writing and benchmarking optimized Triton kernels for AMD GPUs (MI355X, R9700) on ROCm, targeting HuggingFace diffusers (LTX-Video, SD3,…

Предоставляет рекомендации по написанию и бенчмаркингу оптимизированных ядер Triton для GPU AMD (MI355X, R9700) на ROCm, ориентированных на диффузоры HuggingFace (LTX-Video, SD3,…)

Use before opening a PR, or whenever asked to self-review a diffusers contribution. Applies the same rubric as the `@claude` CI (checks the diff against…

Рефакторинг кода после прохождения тестов. Фаза «Рефакторинг» в цикле Red-Green-Refactor.

Рефакторинг кода после прохождения тестов. Фаза «Рефакторинг» цикла «Красный-Зелёный-Рефакторинг».

Work on a batch of GitHub issues in parallel using Agent Teams. Creates one worktree per issue with TDD enforcement, coordinates via a lead agent, then…

Работайте с набором задач GitHub параллельно, используя команды агентов. Создаёт одно рабочее дерево на задачу с принудительным применением TDD, координирует через ведущего агента, затем…

Sync chat-ui's model config with the HuggingFace router — add descriptions for new models, flag reasoning-capable ones, enable artifacts for models with 32B+…

Используйте при отладке или проверке числового паритета между реализациями пайплайнов (например, исследовательский репозиторий против diffusers, стандартная версия против модульной). Также актуально, когда…

Как писать и использовать TOML-конфиги в prime-rl. Используйте при создании файлов конфигурации, запуске команд с конфигами или переопределении значений конфигурации через CLI.

Обучайте

Используйте Transformers.js для запуска современных моделей машинного обучения непосредственно в JavaScript/TypeScript. Поддерживает NLP (классификация текста, перевод,…

Конвертирует языковые модели Hugging Face transformers в формат MLX для инференса на Apple Silicon. Используйте, когда требуется конвертировать модель из transformers в MLX, портировать…

Обучайте и донастраивайте трансформерные языковые модели с помощью TRL (Transformers Reinforcement Learning). Поддерживает обучение SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO и Reward Model…

Обучайте и дорабатывайте трансформерные языковые модели с помощью TRL (Transformers Reinforcement Learning). Поддерживает обучение SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO и моделей вознаграждения…

Обучайте и донастраивайте трансформерные языковые модели с помощью TRL (Transformers Reinforcement Learning). Поддерживает обучение SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO и Reward Model…

Update documentation across the repo after API changes. Finds stale references in docs, examples, docstrings, and fixes them.

Обновляет документацию по всему репозиторию после изменений API. Находит устаревшие ссылки в документации, примерах, строках документации и исправляет их.

Отслеживает CI-проверки PR и код-ревью Greptile после отправки. Опрашивает статус CI, автоматически исправляет ошибки через ralph-loop, ожидает ревью Greptile, обрабатывает…

Отслеживает CI-проверки PR и код-ревью Greptile после отправки. Опрашивает статус CI, автоматически исправляет ошибки через ralph-loop, ожидает ревью Greptile, обрабатывает…

Начать работу над issue на GitHub. Извлекает требования, создает worktree, настраивает рабочий процесс TDD.

Начать работу над задачей GitHub. Извлекает требования, создаёт рабочее дерево, настраивает TDD-процесс.

Write failing tests from requirements. Invoke for each todo before /implement.

Пишет падающие тесты на основе требований. Вызывать для каждой задачи перед /implement.

Provides guidance for writing, optimizing, and benchmarking Triton kernels for Intel XPU GPUs (Battlemage/Arc Pro B50) using the Xe-Forge optimization…

Предоставляет рекомендации по написанию, оптимизации и бенчмаркингу ядер Triton для Intel XPU GPU (Battlemage/Arc Pro B50) с использованием оптимизации Xe-Forge…