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huggingface/hf-cli

CLI Hugging Face Hub (`hf`) pour télécharger, uploader et gérer modèles, datasets, spaces, buckets, repos, articles, jobs et plus sur le Hugging Face Hub. Remplace l'ancien `huggingface-cli`.

Qu'est-ce que hf-cli ?

Cette compétence fournit l'interface en ligne de commande `hf` pour interagir avec l'écosystème Hugging Face Hub. Elle centralise la gestion de l'authentification, du cache local, des buckets, des jobs planifiés sur l'infrastructure Hugging Face, des discussions et pull requests, de la consultation de modèles, datasets et spaces, de la recherche d'articles académiques, des collections, de l'interrogation de datasets, de la configuration des spaces, des webhooks et du déploiement des HF Inference Endpoints. Son utilité principale réside dans le remplacement de l'ancien outil `huggingface-cli` tout en étendant ses capacités à tous les besoins cloud liés à l'IA et au ML : points de contrôle d'entraînement, pipelines de données, traces d'agents, etc. Elle doit être utilisée dès que l'utilisateur mentionne 'hf', 'huggingface', 'Hugging Face', 'huggingface-cli' ou 'hugging face cli', ou souhaite effectuer toute opération dans l'écosystème Hugging Face, même sans demande explicite de commande CLI. Elle s'intègre parfaitement aux agents conversationnels comme Claude Code, Cursor ou Codex, leur permettant d'exécuter des actions complexes sur le Hub directement depuis le terminal.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/huggingface/skills/tree/main/skills/hf-cli

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Documentation

Que fait hf-cli ?

Interface en ligne de commande Hugging Face Hub (hf) pour télécharger, uploader et gérer modèles, datasets, spaces, buckets, repos, articles, jobs et plus sur le Hugging Face Hub. À utiliser pour : gérer l'authentification ; gérer le cache local ; gérer les Hugging Face Buckets ; exécuter ou planifier des jobs sur l'infrastructure Hugging Face ; gérer les repos Hugging Face ; discussions et pull requests ; parcourir les modèles, datasets et spaces ; lire, rechercher ou parcourir des articles académiques ; gérer des collections ; interroger des datasets ; configurer des spaces ; mettre en place des webhooks ; ou déployer et gérer des HF Inference Endpoints. Assurez-vous d'utiliser cette compétence dès que l'utilisateur mentionne 'hf', 'huggingface', 'Hugging Face', 'huggingface-cli' ou 'hugging face cli', ou souhaite faire quoi que ce soit en lien avec l'écosystème Hugging Face et l'IA/ML en général. À utiliser également pour des besoins de stockage cloud comme les points de contrôle d'entraînement, les pipelines de données ou les traces d'agents. Utilisez-la même si l'utilisateur ne demande pas explicitement une commande CLI. Remplace l'ancien huggingface-cli.

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

huggingface/huggingface-datasets

Use this skill for Hugging Face Dataset Viewer API workflows that fetch subset/split metadata, paginate rows, search text, apply filters, download parquet URLs, and read size or statistics.

huggingface/huggingface-gradio

Build Gradio web UIs and demos in Python. Use when creating or editing Gradio apps, components, event listeners, layouts, or chatbots.

huggingface/huggingface-llm-trainer

Train or fine-tune language and vision models using TRL (Transformer Reinforcement Learning) or Unsloth with Hugging Face Jobs infrastructure. Covers SFT, DPO, GRPO and reward modeling training methods, plus GGUF conversion for local deployment. Includes guidance on the TRL Jobs package, UV scripts with PEP 723 format, dataset preparation and validation, hardware selection, cost estimation, Trackio monitoring, Hub authentication, model selection/leaderboards and model persistence. Use for tasks involving cloud GPU training, GGUF conversion, or when users mention training on Hugging Face Jobs without local GPU setup.

huggingface/huggingface-papers

Look up and read Hugging Face paper pages in markdown, and use the papers API for structured metadata such as authors, linked models/datasets/spaces, Github repo and project page. Use when the user shares a Hugging Face paper page URL, an arXiv URL or ID, or asks to summarize, explain, or analyze an AI research paper.

huggingface/transformers-js

Use Transformers.js to run state-of-the-art machine learning models directly in JavaScript/TypeScript. Supports NLP (text classification, translation, summarization), computer vision (image classification, object detection), audio (speech recognition, audio classification), and multimodal tasks. Works in browsers and server-side runtimes (Node.js, Bun, Deno) with WebGPU/WASM using pre-trained models from Hugging Face Hub.

Skills associés

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

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affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

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affaan-m/everything-claude-code

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

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forrestchang/andrej-karpathy-skills

Agent skill repository discovered by 10x-chat research.

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langgenius/backend-code-review

Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.

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