init-physics-intern

โดย huggingface

สร้างพื้นที่ทำงานวิจัย PhysicsIntern ในโฟลเดอร์ปัจจุบัน เรียกใช้เฉพาะเมื่อผู้ใช้ระบุอย่างชัดเจนเพื่อตั้งค่าการวิจัยฟิสิกส์/คณิตศาสตร์ใหม่…

npx skills add https://github.com/huggingface/physics-intern-codex-plugin --skill init-physics-intern

This is a purely mechanical bootstrap. Do exactly the following and nothing more — do not read, copy, render, or create any files yourself, and do not narrate steps:

  1. First, print this line verbatim to the user:

    ⏳ Initializing the PhysicsIntern workspace. This needs one permission approval — the script writes .codex/ and runs git init, which the sandbox keeps read-only by default. Please approve it when prompted.

  2. Then run the bundled init script, with no arguments, using the shell tool — a single command:

    bash "${PLUGIN_ROOT}/scripts/plugin-init.sh"
    

    The script renders the workspace, scaffolds the directories, and makes the first git commit — it does the entire job in one command. It writes to .codex/ and runs git init/git commit, which the workspace-write sandbox blocks, so Codex will ask for approval — that is expected; approve it. Do not fall back to doing the work by hand if it is denied — just re-run the same script with approval.

  3. Read the script's final RESULT: line, then:

    • If it contains RESULT: initialized, print the following message verbatim and then stop — add nothing else, no file lists, no extra suggestions:

      ✅ PhysicsIntern workspace initialized. Two steps to begin:

      1. Edit problem.md — fill in the problem setup and main question.
      2. Exit and restart Codex in this folder (accept the project-trust prompt on first launch), then run $survey.
    • If it contains RESULT: already-initialized, tell the user this folder already contains a PhysicsIntern workspace and was left untouched, and stop.

    • If there is no RESULT: line, show the script's output to the user and stop.

Skills เพิ่มเติมจาก huggingface

sync-models
huggingface
ซิงค์การกำหนดค่าโมเดลของ chat-ui กับเราเตอร์ของ HuggingFace — เพิ่มคำอธิบายสำหรับโมเดลใหม่ ทำเครื่องหมายโมเดลที่รองรับการให้เหตุผล เปิดใช้งาน artifacts สำหรับโมเดลที่มีขนาด 32B+…
custom-blocks
huggingface
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…
self-review
huggingface
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…
hf-cloud-sagemaker-production-defaults
huggingface
สร้าง SageMaker endpoint (แบบ real-time หรือ async) พร้อมเปิดใช้งาน autoscaling, CloudWatch alarms และ tagging โดยค่าเริ่มต้น ใช้สกิลนี้เมื่อใดก็ตามที่กำลังจะสร้าง...
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
เลือกคอนเทนเนอร์ serving ที่เหมาะสมสำหรับการปรับใช้โมเดล SageMaker และค้นหา image URI ปัจจุบันของมัน ใช้สกิลนี้ทุกครั้งที่กำลังจะปรับใช้โมเดลกับ...
Hugging Face Cli
huggingface
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.
Hugging Face Datasets
huggingface
สร้างและจัดการชุดข้อมูลบน Hugging Face Hub รองรับการเริ่มต้นพื้นที่เก็บข้อมูล การกำหนดคอนฟิก/พรอมต์ระบบ การสตรีมอัปเดตแถว และการค้นหา/แปลงชุดข้อมูลด้วย SQL ออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับเซิร์ฟเวอร์ HF MCP สำหรับเวิร์กโฟลว์ชุดข้อมูลที่ครอบคลุม
Hugging Face Evaluation
huggingface
เพิ่มและจัดการผลการประเมินในการ์ดโมเดลของ Hugging Face รองรับการดึงตารางประเมินจากเนื้อหา README การนำเข้าคะแนนจาก Artificial Analysis API และการรันการประเมินโมเดลแบบกำหนดเองด้วย vLLM/lighteval ทำงานร่วมกับรูปแบบ metadata model-index