Construisez des interfaces utilisateur web et des démos Gradio en Python. À utiliser lors de la création ou de la modification d'applications Gradio, de composants, d'écouteurs d'événements, de mises en page ou de chatbots.
Cette compétence est conçue pour les développeurs et les utilisateurs d'agents IA travaillant avec Gradio, la bibliothèque Python populaire pour la création rapide d'interfaces utilisateur web pour l'apprentissage automatique et les applications de démonstration. Elle offre des directives et un contexte pour construire et éditer des applications Gradio, y compris la définition de composants, la gestion des écouteurs d'événements, l'organisation des mises en page et l'implémentation de chatbots. La compétence prend en charge les workflows de développement où un agent IA doit générer ou modifier du code Python Gradio, garantissant des interfaces utilisateur cohérentes et fonctionnelles. Elle est utile pour les projets nécessitant des déploiements rapides de démos, la prototypage d'outils interactifs ML ou l'intégration de composants Gradio dans des pipelines existants. La compétence s'applique de manière universelle sur les plateformes capables d'exécuter des agents Python, telles que Claude Code, Cursor et Codex.
npx skills add https://github.com/huggingface/skills/tree/main/skills/huggingface-gradioInstalled? Explore more Développement et programmation skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →
Construisez des interfaces utilisateur web et des démos Gradio en Python. À utiliser lors de la création ou de la modification d'applications Gradio, de composants, d'écouteurs d'événements, de mises en page ou de chatbots.
This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.
Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing models, datasets, spaces, buckets, repos, papers, jobs, and more on the Hugging Face Hub. Use when: handling authentication; managing local cache; managing Hugging Face Buckets; running or scheduling jobs on Hugging Face infrastructure; managing Hugging Face repos; discussions and pull requests; browsing models, datasets and spaces; reading, searching, or browsing academic papers; managing collections; querying datasets; configuring spaces; setting up webhooks; or deploying and managing HF Inference Endpoints. Make sure to use this skill whenever the user mentions 'hf', 'huggingface', 'Hugging Face', 'huggingface-cli', or 'hugging face cli', or wants to do anything related to the Hugging Face ecosystem and to AI and ML in general. Also use for cloud storage needs like training checkpoints, data pipelines, or agent traces. Use even if the user doesn't explicitly ask for a CLI command. Replaces the deprecated `huggingface-cli`.
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.
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.
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.
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.
Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.
Control Eight Sleep pods (status, temperature, alarms, schedules).
BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.
Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.
Search GIF providers with CLI/TUI, download results, and extract stills/sheets.