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huggingface/hf-cli

Hugging Face Hub CLI (`hf`) を使用して、Hugging Face Hub上のモデル、データセット、スペース、バケット、リポジトリ、論文、ジョブなどをダウンロード、アップロード、管理します。認証処理、ローカルキャッシュ管理、Hugging Faceバケット管理、インフラ上でのジョブ実行やスケジューリング、リポジトリ管理、議論やプルリクエスト、モデル・データセット・スペースの閲覧、学術論文の検索、コレクション管理、データセットクエリ、スペース設定、ウェブフック設定、Inference Endpointsのデプロイ・管理にも使用します。

hf-cli とは?

このスキルは、Hugging Face Hub の CLI ツール `hf` を活用して、AI エージェントがモデル、データセット、スペース、バケット、リポジトリ、論文、ジョブなど、Hugging Face エコシステム上の多様なリソースを操作・管理するためのものです。ユーザーが 'hf'、'huggingface'、'Hugging Face'、'huggingface-cli' などに言及した場合や、AI/ML 関連の作業全般において、このスキルを優先的に使用します。主な機能には、認証、ローカルキャッシュ管理、クラウドストレージ(トレーニングチェックポイント、データパイプライン、エージェントトレースなど)、リポジトリ管理、議論やプルリクエスト、Inference Endpoints のデプロイ・管理が含まれます。また、学術論文の検索・閲覧、データセットのクエリ、スペースやウェブフックの設定もサポートしています。このスキルは、非推奨となった `huggingface-cli` を置き換えるものであり、ユーザーが明示的に CLI コマンドを要求しなくても、必要に応じて自動的に使用されます。プラットフォームとしては、Claude Code、Cursor、Codex などの AI エージェント環境で動作し、Hugging Face 関連のあらゆる操作を効率化します。

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

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ドキュメント

hf-cli は何をしますか?

Hugging Face Hub CLI (hf) を使用して、Hugging Face Hub上のモデル、データセット、スペース、バケット、リポジトリ、論文、ジョブなどをダウンロード、アップロード、管理します。以下の場合に使用します:認証処理;ローカルキャッシュ管理;Hugging Face バケット管理;Hugging Face インフラ上でのジョブの実行またはスケジューリング;Hugging Face リポジトリ管理;議論とプルリクエスト;モデル、データセット、スペースの閲覧;学術論文の読解、検索、閲覧;コレクション管理;データセットのクエリ;スペースの設定;ウェブフックの設定;HF Inference Endpoints のデプロイと管理。ユーザーが 'hf'、'huggingface'、'Hugging Face'、'huggingface-cli'、'hugging face cli' に言及した場合、または Hugging Face エコシステムや AI/ML 全般に関連することを行いたい場合には、必ずこのスキルを使用してください。トレーニングチェックポイント、データパイプライン、エージェントトレースなどのクラウドストレージニーズにも使用します。ユーザーが明示的に CLI コマンドを要求しなくても使用してください。非推奨の huggingface-cli を置き換えます。

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.

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