Hugging Face

AI論文のURLやarXiv IDから内容を取得して要約・解説し、Hugging Face上の著者情報や関連モデル、データセット、実装先まで調べるスキル。

• URLやarXiv IDから論文を要約したいとき
• 論文に関連するモデルやデータを探したいとき
• 著者情報や実装先を確認したいとき

SageMakerやAWSの処理に使うPython環境を分離して整え、対応バージョンの選定からboto3などの導入、実行環境の確認まで支援します。

• SageMaker用のPython環境準備
• AWS処理の依存関係を分離したいとき
• AWS関連パッケージのバージョン確認

モデルをAWS上で呼び出せるようにするため、用途や利用頻度、待ち時間、費用の条件からSageMakerの配信方式を選び、導入手順を調整します。

• LLMをAWSで提供する構成の検討
• 埋め込みモデルの配信方式選び
• 画像生成の非同期推論を計画したいとき

Hugging Face Hubのモデルやデータをコマンドで取得・公開し、認証、保存領域、クラウドジョブ、推論サービスの管理まで支援するスキル。

• モデルやデータを取得・公開したいとき
• 学習途中の保存データを同期したいとき
• ローカルキャッシュの確認・整理

AWS作業を始める前に、ローカル設定から使用プロファイル・リージョン・アカウント・認証主体を確認し、認証切れやSSO利用時の権限制約を知らせるスキル。

• デプロイ前のAWS接続先確認
• 未指定の使用プロファイルを調べたいとき
• 認証切れや設定不足の検出

SageMakerで学習やモデル公開を始める前に、既存の実行ロールと必要な権限を確認し、権限不足による失敗を避ける準備を支援するスキル。

• SageMaker公開前のロール確認
• ARN未指定時に既存ロールを探したいとき
• IAMのAccessDeniedを調べたいとき

Hugging Face Hub上のモデルをダウンロードせず、推論に必要なメモリを見積もります。GPUに収まるか、量子化や入力長による違いも確認できます。

• モデルがGPUに収まるか確認したいとき
• GGUFの量子化別メモリ比較
• 入力長に応じたKVキャッシュの見積もり

Hugging Face Hub上のモデルを手元の環境で評価し、評価課題や推論エンジンの選定、少量データでの動作確認から本評価までを支援するスキル。

• 手元のGPUでベンチマーク評価
• 評価フレームワークと推論エンジンの選定
• 本評価前に少量サンプルで確認したいとき

arXiv論文をHugging Face Hubに登録し、モデルやデータセットとの関連付け、著者申請、Markdown形式の研究記事作成を支援するスキル。

• arXiv論文をHubに登録したいとき
• 論文とモデル・データを関連付けるとき
• 著者申請とプロフィール表示の管理

Hugging Face APIからモデルやデータセットの情報を取得・加工する、繰り返し使えるコマンド用スクリプトを、ヘルプと使用例付きで作るスキル。

• モデルやデータセットの反復調査を自動化
• 人気モデルの詳細と関連論文をまとめたいとき
• モデルカードのライセンスやタグの抽出

Hugging Face Hubのモデル・データセット・論文を検索し、資料の確認から画像生成や文字起こし、クラウドでのコード実行までを支援するスキル。

• 用途に合うモデルを比較したいとき
• 学習用データセットを探したいとき
• Spacesで画像生成や文字起こし

SageMakerでモデルを公開する際に、モデルの種類や利用リージョンに合う配信用コンテナを選び、公式カタログからイメージURIと必要な設定を確認するスキル。

• LLM公開用のコンテナを選びたいとき
• 埋め込み・リランカー用イメージの選定
• リージョン別URIとGPU互換性の確認

HuggingFace routerとchat-uiのモデル設定を照合し、新規モデルの説明・機能フラグの追加と、提供終了モデルの設定削除を両環境に反映します。

• 新規公開モデルを設定に追加したいとき
• 提供終了モデルの設定を整理したいとき
• 推論機能とartifacts対応の確認

保存済みのPRデータから、huggingface_hubのリリースノートをMarkdownで作成します。主な変更の解説、項目の分類、著者情報や文書リンクを整理します。

• 保存済みPRから更新案内を作りたいとき
• 主要な新機能や互換性変更の解説
• 文書差分からコマンドやAPI例を掲載

Use when adding or migrating non-thumbnail images for a Hugging Face Blog post. Uploads body images to the Hugging Face documentation-images dataset, updates the Markdown, and verifies the new links.

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Diagnose and recover failing or stuck Hugging Face Space deployments for OpenEnv environments. Use when deploying envs from `envs/` to the Hub (`openenv` namespace with version suffixes), when Spaces are in `BUILDING`/`APP_STARTING`/`RUNTIME_ERROR`, or when release collections need to be reconciled after targeted redeploys.

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Make tests pass. Invoke after /write-tests produces failing tests.

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Validate changes before submitting a pull request. Run comprehensive checks including lint, tests, alignment review, and RFC analysis. Use before creating a PR, when asked if code is ready for review, or before pushing for PR.

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Refactor code after tests pass. The "Refactor" phase of Red-Green-Refactor.

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Start work on a GitHub issue. Extracts requirements, creates worktree, sets up TDD workflow.

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Work on a batch of GitHub issues in parallel using Agent Teams. Creates one worktree per issue with TDD enforcement, coordinates via a lead agent, then produces stacked PRs.

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Update documentation across the repo after API changes. Finds stale references in docs, examples, docstrings, and fixes them.

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Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing repositories, models, datasets, and Spaces on the Hugging Face Hub. Replaces now deprecated `huggingface-cli` command.

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OpenEnv CLI (`openenv`) for scaffolding, validating, building, and pushing OpenEnv environments.

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