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huggingface/hf-cli

Hugging Face Hub CLI (`hf`) — 허깅 페이스 허브에서 모델, 데이터셋, 스페이스, 버킷, 저장소, 논문, 작업 등을 다운로드, 업로드 및 관리합니다. 인증 처리, 로컬 캐시 관리, 허깅 페이스 버킷 관리, 인프라에서 작업 실행/예약, 저장소 관리, 토론 및 PR, 모델/데이터셋/스페이스 탐색, 논문 검색, 컬렉션 관리, 데이터셋 쿼리, 스페이스 구성, 웹훅 설정, HF Inference Endpoints 배포 및 관리에 사용하세요.

hf-cli란 무엇인가요?

이 스킬은 Hugging Face Hub를 위한 차세대 CLI 도구인 `hf`를 설명합니다. CLI를 통해 모델, 데이터셋, 스페이스, 버킷, 리포지토리, 논문, 작업 등 허깅 페이스 생태계의 모든 주요 리소스를 다운로드, 업로드, 검색 및 관리할 수 있습니다. 사용자가 'hf', 'huggingface', 'huggingface-cli' 등을 언급하거나, ML/AI 관련 작업(예: 학습 체크포인트 백업, 데이터 파이프라인 관리, 에이전트 트레이스 저장)을 요청할 때 이 스킬을 적극적으로 활용해야 합니다. 또한, 인증 처리, 로컬 캐시 관리, 웹훅 설정, HF Inference Endpoints 배포 등 개발자와 AI 에이전트에게 실용적인 기능을 제공하며, 더 이상 사용되지 않는 `huggingface-cli`를 대체합니다. 이 스킬은 모든 주요 플랫폼(Claude Code, Cursor, Codex 등)에서 작동하며, 사용자가 명시적으로 CLI 명령을 요청하지 않더라도 관련 작업이 감지되면 제안해야 합니다.

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

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문서

hf-cli은(는) 무엇을 하나요?

Hugging Face Hub CLI (hf) — 허깅 페이스 허브에서 모델, 데이터셋, 스페이스, 버킷, 리포지토리, 논문, 작업 등을 다운로드, 업로드 및 관리합니다. 다음 상황에서 사용하세요: 인증 처리; 로컬 캐시 관리; Hugging Face 버킷 관리; Hugging Face 인프라에서 작업 실행 또는 예약; Hugging Face 리포지토리 관리; 토론 및 풀 리퀘스트; 모델, 데이터셋 및 스페이스 탐색; 학술 논문 읽기, 검색 또는 탐색; 컬렉션 관리; 데이터셋 쿼리; 스페이스 구성; 웹훅 설정; 또는 HF Inference Endpoints 배포 및 관리. 사용자가 'hf', 'huggingface', 'Hugging Face', 'huggingface-cli' 또는 'hugging face cli'를 언급하거나, 허깅 페이스 생태계 및 AI/ML 전반과 관련된 모든 작업을 원할 때 이 스킬을 반드시 사용하세요. 또한 학습 체크포인트, 데이터 파이프라인 또는 에이전트 트레이스와 같은 클라우드 스토리지 요구 사항에도 사용하세요. 사용자가 명시적으로 CLI 명령을 요청하지 않더라도 사용하세요. 더 이상 사용되지 않는 huggingface-cli를 대체합니다.

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

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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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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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