К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

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.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add huggingface/skills --skill huggingface-datasets -a claude-code
Открыть на GitHub

Что 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-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/huggingface-datasets/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/huggingface-datasets/

Из того же набора10

Весь набор →
huggingface-gradio huggingface Скилл помогает создавать и редактировать веб-интерфейсы на Gradio в Python. Он пригодится при сборке демоверсий моделей, настройке макетов и чат-ботов. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок huggingface-papers huggingface Разбирает статьи Hugging Face Papers и arXiv: вытаскивает ID, читает страницу в markdown и достаёт авторов, модели и датасеты через papers API. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 200установок huggingface-llm-trainer huggingface Помогает запускать дообучение языковых моделей в Hugging Face Jobs через TRL или Unsloth без локальной видеокарты и конвертировать веса в формат GGUF. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 200установок huggingface-community-evals huggingface Скилл для запуска оценок моделей Hugging Face Hub на своём железе через inspect-ai и lighteval. Пригодится, когда нужно выбрать бэкенд или проверить модель перед масштабным прогоном. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок huggingface-trackio huggingface Скилл учит агента логировать метрики обучения ML через Trackio, отслеживать расхождения лосса и выгружать результаты через CLI. Пригодится для автономного перезапуска экспериментов. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок huggingface-local-models huggingface Находит на Hugging Face GGUF-репозиторий, подбирает квант под вашу память и поднимает модель через llama.cpp — с OpenAI-совместимым эндпоинтом, если нужен сервер. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок huggingface-paper-publisher huggingface Ведёт статью по Hugging Face Hub: индексирует её по arXiv ID, привязывает к карточкам моделей и датасетов, помогает подтвердить авторство и собрать черновик. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 700установок huggingface-tool-builder huggingface Скилл для создания переиспользуемых скриптов, которые работают с Hugging Face API. Пригодится, если нужно автоматизировать поиск моделей, обогащать данные или объединять несколько API-запросов в одну цепочку. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 600установок

Похожие

arize-annotation официальный arize Создаёт схемы меток и очереди проверки в Arize, а также обновляет аннотации спанов через Python SDK. Нужен для разметки людьми. GitHub Copilot 1 100установок pathway-enrichment K-Dense-AI Запускает pathway- и gene-set-анализ списка генов или ранжированных данных, находит обогащённые GO-термины, KEGG, Reactome, MSigDB. Нужен после дифференциальной экспрессии, CRISPR-скрининга или кластеризации. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 400установок bulk-rnaseq K-Dense-AI Готовит прочтения bulk RNA-seq и выравнивание в матрицу отсчётов для дифференциальной экспрессии в PyDESeq2. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 400установок marimo-pair marimo-team Скилл подключает агента к запущенному блокноту marimo, позволяя проверять переменные ядра и безопасно вносить правки в сессию. Claude Code CX Codex Cursor +1 12 600установок dataset-curation Seth Hobson Скилл форматирует и проверяет датасеты для дообучения моделей. Пригодится перед запуском SFT или обучения на предпочтениях. Claude Code CX Codex Cursor 2 600установок gmgn-market GMGNAI Скилл выводит графики цен, трендовые списки и сигналы по мемкоинам через GMGN API. Пригодится для отслеживания новых запусков на DEX и анализа рисков токенов. Claude Code CX Codex Cursor +1 17 800установок xlsx официальный anthropics Работает с табличными файлами: создаёт, читает, правит и преобразует книги. Подходит, когда итогом должен стать файл Excel или другой табличный формат. Claude Code Claude.ai 187 223установок google-agents-cli-observability официальный Google Помогает настроить трассировку и сбор данных о работе ИИ-агентов, включая агентов на ADK. Пригодится, когда нужно разбирать выполнение запросов или наблюдать за агентом после развёртывания. Claude Code CX Codex Cursor +1 509 900установок

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

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой