huggingface-datasets — скилл для Claude Code: что делает
Работает с Dataset Viewer API: читает структуру наборов, строки, статистику и ссылки на parquet. Пригодится для изучения данных без изменения их содержимого.
npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a claude-codeЧто делает huggingface-datasets
Скилл направляет агента при работе с Dataset Viewer API. Он проверяет доступность набора, получает конфигурации и разделы, показывает первые строки, читает данные постранично, ищет текст и применяет предикаты фильтрации. Также берёт ссылки на parquet, сведения о размере и статистику столбцов.
Запросы выполняются методом GET, а параметры нужно кодировать для URL. Для чтения строк агент использует смещение и длину страницы, ориентируясь на поля ответа при частичной выдаче. Поиск затрагивает строковые столбцы, а фильтр принимает условие в where и сортировку в orderby.
Закрытые наборы требуют заголовок Authorization: Bearer <HF_TOKEN>. Это повод проверить токен до запроса, потому что без него данные такого набора не будут доступны. Скилл также описывает загрузку parquet и хранение трасс агентов в приватных репозиториях наборов.
Какие задачи решает
- проверить доступность набора данных
- получить конфигурации и разделы набора
- найти строки по текстовому запросу
- отфильтровать записи по условию
- выгрузить ссылки на parquet-файлы
Примеры запросов агенту
- «Проверь набор `<namespace/repo>` и покажи его конфигурации и разделы через Dataset Viewer API».
- «Получи строки из `<namespace/repo>` для `<config>` и `<split>`, затем продолжи постраничное чтение».
- «Найди текст `<text>` в `<namespace/repo>` и отфильтруй строки с условием `<predicate>`».
Как установить huggingface-datasets
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/huggingface-datasets/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/huggingface-datasets/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/huggingface-datasets/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/huggingface-datasets/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install huggingface/skills huggingface-datasets2Вручную: положить файлы
.github/skills/huggingface-datasets/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/huggingface/skills --path skills/huggingface-datasetsВручную: положить файлы
.devin/skills/huggingface-datasets/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора10
Весь набор →Похожие
Вопросы о huggingface-datasets
Как установить huggingface-datasets в Claude Code?
Выполните npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a claude-code, затем повторите npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a claude-code. Файл скилла будет доступен по пути ~/.claude/skills/huggingface-datasets/SKILL.md.
Что делает huggingface-datasets?
Скилл помогает агенту читать данные через Hugging Face Dataset Viewer API: смотреть разделы и строки, выполнять поиск, фильтрацию, получать статистику и ссылки на parquet.
Что требуется для закрытых наборов Hugging Face?
Для закрытых и ограниченных наборов нужен заголовок Authorization: Bearer <HF_TOKEN>. Операции чтения не меняют содержимое набора.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: huggingface-datasets description: 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. --- # Hugging Face Dataset Viewer Use this skill to execute read-only Dataset Viewer API calls for dataset exploration and extraction. ## Core workflow 1. Optionally validate dataset availability with `/is-valid`. 2. Resolve `config` + `split` with `/splits`. 3. Preview with `/first-rows`. 4. Paginate content with `/rows` using `offset` and `length` (max 100). 5. Use `/search` for text matching and `/filter` for row predicates. 6. Retrieve parquet links via `/parquet` and totals/metadata via `/size` and `/statistics`. ## Defaults - Base URL: `https://datasets-server.huggingface.co` - Default API method: `GET` - Query params should be URL-encoded. - `offset` is 0-based. - `length` max is usually `100` for row-like endpoints. - Gated/private datasets require `Authorization: Bearer <HF_TOKEN>`. ## Dataset Viewer - `Validate dataset`: `/is-valid?dataset=<namespace/repo>` - `List subsets and splits`: `/splits?dataset=<namespace/repo>` - `Preview first rows`: `/first-rows?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>` - `Paginate rows`: `/rows?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>&offset=<int>&length=<int>` - `Search text`: `/search?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>&query=<text>&offset=<int>&length=<int>` - `Filter with predicates`: `/filter?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>&where=<predicate>&orderby=<sort>&offset=<int>&length=<int>` - `List parquet shards`: `/parquet?dataset=<namespace/repo>` - `Get size totals`: `/size?dataset=<namespace/repo>` - `Get column statistics`: `/statistics?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>` - `Get Croissant metadata (if available)`: `/croissant?dataset=<namespace/repo>` Pagination pattern: ```bash curl "https://datasets-server.huggingface.co/rows?dataset=stanfordnlp/imdb&config=plain_text&split=train&offset=0&length=100" curl "https://datasets-server.huggingface.co/rows?dataset=stanfordnlp/imdb&config=plain_text&split=train&offset=100&length=100" ``` When pagination is partial, use response fields such as `num_rows_total`, `num_rows_per_page`, and `partial` to drive continuation logic. Search/filter notes: - `/search` matches string columns (full-text style behavior is internal to the API). - `/filter` requires predicate syntax in `where` and optional sort in `orderby`. - Keep filtering and searches read-only and side-effect free. For CLI-based parquet URL discovery or SQL, use the `hf-cli` skill with `hf datasets parquet` and `hf datasets sql`. ## Creating and Uploading Datasets Use one of these flows depending on dependency constraints. Zero local dependencies (Hub UI): - Create dataset repo in browser: `https://huggingface.co/new-dataset` - Upload parquet files in the repo "Files and versions" page. - Verify shards appear in Dataset Viewer: ```bash curl -s "https://datasets-server.huggingface.co/parquet?dataset=<namespace>/<repo>" ``` Low dependency CLI flow (`npx @huggingface/hub` / `hfjs`): - Set auth token: ```bash export HF_TOKEN=<your_hf_token> ``` - Upload parquet folder to a dataset repo (auto-creates repo if missing): ```bash npx -y @huggingface/hub upload datasets/<namespace>/<repo> ./local/parquet-folder data ``` - Upload as private repo on creation: ```bash npx -y @huggingface/hub upload datasets/<namespace>/<repo> ./local/parquet-folder data --private ``` After upload, call `/parquet` to discover `<config>/<split>/<shard>` values for querying with `@~parquet`. ## Agent Traces The Hub supports raw agent session traces from Claude Code, Codex, and Pi Agent. Upload them to Hugging Face Datasets as original JSONL files and the Hub can auto-detect the trace format, tag the dataset as `Traces`, and enable the trace viewer for browsing sessions, turns, tool calls, and model responses. Common local session directories: - Claude Code: `~/.claude/projects` - Codex: `~/.codex/sessions` - Pi: `~/.pi/agent/sessions` Default to private dataset repos because traces can contain prompts, file paths, tool outputs, secrets, or PII. Preserve the raw `.jsonl` files and nest them by project/cwd instead of uploading every session at the dataset root. ```bash hf repos create <namespace>/<repo> --type dataset --private --exist-ok hf upload <namespace>/<repo> ~/.codex/sessions codex/<project-or-cwd> --type dataset ```
© huggingface · Apache-2.0 · huggingface/skills