init-physics-intern

tarafından huggingface

Geçerli klasörde bir PhysicsIntern araştırma çalışma alanı oluştur.

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

The PhysicsIntern initializer script is located at:

!echo "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/plugin-init.sh"

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 .claude/ and runs git init, which the sandbox blocks by default. Please approve it when prompted.

  2. Then run that one script, with no arguments, using the Bash tool. 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 .claude/ and runs git init, which the sandbox blocks, so Claude Code will ask to run it outside the sandbox (or for permission) — 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 permission.

  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 Claude Code in this folder, 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.

huggingface tarafından daha fazla skill

sync-models
huggingface
Sohbet arayüzünün model yapılandırmasını HuggingFace yönlendiricisiyle senkronize edin — yeni modeller için açıklamalar ekleyin, akıl yürütme yapabilenleri işaretleyin, 32B+ modeller için yapıtları etkinleştirin…
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
Otomatik ölçeklendirme, CloudWatch alarmları ve etiketleme varsayılan olarak etkin olan bir SageMaker uç noktası (gerçek zamanlı veya async) oluşturun. Bir… oluşturulacaksa bu beceriyi kullanın.
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
SageMaker model dağıtımı için doğru sunucu konteynerini seçin ve mevcut görüntü URI'sini bulun. Bir modeli dağıtmayı planlarken bu beceriyi kullanın.
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
Hugging Face Hub'da veri kümeleri oluşturun ve yönetin. Depo başlatma, yapılandırma/sistem istemleri tanımlama, satır güncellemelerini akışla aktarma ve SQL tabanlı veri kümesi sorgulama/dönüştürme işlemlerini destekler. Kapsamlı veri kümesi iş akışları için HF MCP sunucusuyla birlikte çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
Hugging Face Evaluation
huggingface
Hugging Face model kartlarında değerlendirme sonuçları ekleyin ve yönetin. README içeriğinden değerlendirme tablolarını çıkarma, Artificial Analysis API'den puanları içe aktarma ve vLLM/lighteval ile özel model değerlendirmeleri çalıştırmayı destekler. Model-index meta veri formatıyla çalışır.