[Open Source] **AI 技能包即將登場，輕鬆玩轉 AI 專案，時間不多了！**

AI 助理新技能：Hugging Face Skills 讓你輕鬆玩轉 AI 專案！ (給台灣初學者的超實用指南)

大家好！想必許多台灣的 AI 愛好者和開發者，都對 Hugging Face 這個平台不陌生吧？它就像是 AI 界的 GitHub，提供各式各樣的模型、資料集和工具，讓大家能更容易地探索和應用 AI。而今天，我們要介紹一個超級好用的新功能： Hugging Face Skills！ 它就像是給 AI 助理的「技能包」，讓你的 AI 助理也能幫你完成 Hugging Face 上的各種任務，例如下載模型、建立資料集、訓練模型等等，讓 AI 專案更輕鬆上手！

什麼是 Hugging Face Skills？

簡單來說，Hugging Face Skills 就是 一套針對 AI 助理設計的「任務包」。每個 Skill 就像一個獨立的「小幫手」，裡面包含了執行特定任務所需的指令、腳本和資源。你可以想像成，你告訴 AI 助理：「幫我使用『Hugging Face 模型訓練技能』來訓練一個模型」，接著，AI 助理就會根據這個 Skill 裡面的指示，自動執行一系列的步驟，例如下載資料集、設定訓練參數、啟動訓練等等。

重點整理：

• 功能： 專門為 AI 助理設計的任務包。
• 用途： 讓 AI 助理能幫你完成 Hugging Face 上的各種任務。
• 優點： 簡化 AI 專案的流程，提高效率，尤其適合初學者。

為什麼 Hugging Face Skills 對台灣的 AI 愛好者很重要？

在台灣，越來越多人開始關注 AI 應用，但往往會遇到一些挑戰：

• 技術門檻： 訓練和使用 AI 模型需要一定的程式設計和機器學習知識。
• 流程繁瑣： 從資料處理到模型部署，整個流程可能非常複雜。
• 資源限制： 缺乏硬體資源或時間，難以親身實作。

Hugging Face Skills 的出現，可以有效地 降低這些門檻。 它讓你可以：

• 不用深入了解底層技術細節： 只需要告訴 AI 助理你想做什麼，它就會幫你處理複雜的步驟。
• 快速完成各種任務： 建立資料集、下載模型、訓練模型、評估模型，都可以透過 Skills 一鍵搞定。
• 專注於創意和應用： 讓你把更多時間放在探索 AI 潛力，而不是被繁瑣的技術細節困住。

對於初學者來說，Hugging Face Skills 更是 絕佳的學習工具。 透過使用不同的 Skills，你可以逐步了解 AI 專案的流程，掌握核心概念，並快速驗證你的想法。

如何開始使用 Hugging Face Skills？

Hugging Face Skills 目前支援多種 AI 助理工具，包括：

• Claude Code: 是一個強大的 AI 程式碼生成工具，非常適合用於 AI 專案。
• Codex (OpenAI): OpenAI 提供的程式碼生成工具。
• Gemini CLI (Google): Google 的命令行 AI 工具。
• Cursor: 一個基於 VS Code 的 AI 輔助程式碼編輯器。

以下我們將針對 Claude Code 介紹如何安裝和使用 Hugging Face Skills。

1. 安裝 Hugging Face Skills (針對 Claude Code)：

首先，你需要在 Claude Code 中註冊 Hugging Face Skills 的插件市場。 只需要在 Claude Code 的聊天界面中輸入以下指令即可：

/plugin marketplace add huggingface/skills

接下來，你可以安裝你需要的 Skill。例如，要安裝「hugging-face-cli」這個 Skill，可以使用以下指令：

/plugin install hugging-face-cli@huggingface/skills

安裝完成後，Claude Code 就會自動載入這個 Skill，你就可以開始使用了！

2. 使用 Hugging Face Skills：

安裝完成 Skill 之後，你就可以直接在對話中 告訴 AI 助理你想做什麼。 例如：

• 「使用 HF LLM trainer skill 來估計訓練一個 70B 模型所需的 GPU 記憶體。」
• 「使用 HF model evaluation skill 在最新的 checkpoint 上執行 run_eval_job.py。」
• 「使用 HF dataset creator skill 來創建新的 few-shot 分類模板。」
• 「使用 HF paper publisher skill 將我的 arXiv 論文索引並鏈接到我的模型。」

AI 助理會根據你提供的指令，自動選擇合適的 Skill，並執行相關的腳本和操作。 整個過程就像是 AI 助理在幫你工作一樣，非常方便！

3. 其他 AI 助理工具的安裝方式：

• Codex: Codex 會透過 AGENTS.md 文件來識別 Skills。 你可以使用以下指令來確認指令是否已載入：

  codex --ask-for-approval never "Summarize the current instructions."
  

  有關更多資訊，請參閱 Codex AGENTS guide。

• Gemini CLI: 這個 repository 包含了 gemini-extension.json 以與 Gemini CLI 整合。

  1. 本地安裝:

     gemini extensions install . --consent
     

  2. 使用 GitHub URL:

     gemini extensions install https://github.com/huggingface/skills.git --consent
     

  3. 有關更多幫助，請參閱 Gemini CLI extensions docs。
• Cursor: 這個 repository 包含了 Cursor 插件清單：
  • .cursor-plugin/plugin.json
  • .mcp.json (配置了 Hugging Face MCP 伺服器 URL)

  通過 Cursor 插件流程，從 repository URL (或本地 checkout) 安裝。

Hugging Face Skills 提供了哪些技能？

目前，Hugging Face Skills 已經提供了許多實用的技能，涵蓋了 AI 專案的各個方面。 以下是一些範例：

• hugging-face-cli: 使用 hf CLI 執行 Hugging Face Hub 操作。 下載模型/資料集、上傳文件、管理存儲庫、運行雲計算作業。
• hugging-face-datasets: 在 Hugging Face Hub 上建立和管理資料集。 支援初始化存儲庫、定義配置/系統提示、串流式更新和基於 SQL 的資料集查詢/轉換。
• hugging-face-evaluation: 在 Hugging Face 模型卡中新增和管理評估結果。 支援從 README 內容中提取評估表格、從 Artificial Analysis API 導入分數，並使用 vLLM/lighteval 運行自訂評估。
• hugging-face-jobs: 在 Hugging Face 基礎設施上運行計算作業。 執行 Python 腳本、管理預定作業和監控作業狀態。
• hugging-face-model-trainer: 使用 TRL 在 Hugging Face Jobs 基礎設施上訓練或微調語言模型。 涵蓋 SFT、DPO、GRPO 和獎勵模型訓練方法，以及用於本地部署的 GGUF 轉換。 包括硬體選擇、成本估算、Trackio 監控和 Hub 持續性。
• hugging-face-paper-publisher: 在 Hugging Face Hub 上發布和管理研究論文。 支援創建論文頁面、將論文連結到模型/資料集、聲稱作者身份，以及生成基於 Markdown 的專業研究文章。
• hugging-face-tool-builder: 為 Hugging Face API 操作構建可重複使用的腳本。 對於鏈接 API 呼叫或自動執行重複任務很有用。
• hugging-face-trackio: 使用 Trackio 追蹤和視覺化機器學習訓練實驗。 通過 Python API 記錄指標，並通過 CLI 檢索它們。 支援與 HF Spaces 同步的實時儀表板。

你可以根據你的需求，選擇合適的 Skill 來完成你的 AI 專案。

進階應用： 自定義或貢獻 Skill

除了使用現有的 Skills，你還可以 根據自己的需求，定制現有的 Skill，甚至貢獻自己的 Skill！ 這對於進階的 AI 開發者來說，是非常有用的。

步驟如下：

1. 複製現有的 Skill 資料夾： 例如，複製 hf-datasets/ 資料夾，並重新命名。
2. 更新 SKILL.md 文件： 在新的資料夾中，找到 SKILL.md 文件，修改文件頭（frontmatter）：

   ---
   name: my-skill-name
   description: 描述 Skill 的功能和使用時機
   ---
   
   # Skill 標題
   指南 + 範例 + 安全措施
   

3. 編輯支援腳本、模板和文件： 根據你的需求，修改或新增與 Skill 相關的腳本、模板和文件。
4. 在 .claude-plugin/marketplace.json 中新增條目： 添加一個簡潔易懂的描述。
5. 運行發佈腳本：
   bash
./scripts/publish.sh
   這個腳本會重新生成和驗證所有生成的 metadata。
6. 重新安裝或重新載入 Skill： 在你的 AI 助理工具中，重新安裝或重新載入 Skill，使更新後的資料夾可用。

小提醒：

• .claude-plugin/marketplace.json 文件列出了插件市場的技能，並附有供人類閱讀的描述。
• CI 會驗證 SKILL.md 文件和 marketplace.json 之間的技能名稱和路徑是否匹配，但描述是分開維護的：SKILL.md 描述指示 Claude 何時激活該技能，而市場描述是為瀏覽可用技能的人類編寫的。

常見問題與錯誤排除

• 無法安裝 Skill？ 檢查你使用的 AI 助理工具是否支援 Hugging Face Skills。 確認你已按照正確的步驟安裝 Skill。 檢查是否有網路連線問題。
• Skill 無法正常運作？ 確認你使用的 AI 助理工具版本是最新的。 仔細檢查你在對話中提供的指令是否正確。 查看 Skill 的 SKILL.md 文件，了解使用方法和限制。
• 遇到其他問題？ 參考 Hugging Face 的官方文檔和社區討論，尋求協助。

總結與展望

Hugging Face Skills 是一個非常棒的工具，它 大大降低了 AI 專案的入門門檻，讓更多人能夠輕鬆地參與到 AI 應用中。 對於台灣的 AI 愛好者來說，這是一個 不可錯過的機會，可以加速你的學習，提升你的效率，並讓你的 AI 夢想成真！

未來展望：

• Hugging Face Skills 的數量和功能會不斷增加，涵蓋更廣泛的 AI 任務。
• AI 助理工具的功能會不斷增強，更好地支援 Hugging Face Skills。
• AI 社群會開發出更多實用的 Skill，分享給更多的使用者。

現在就開始嘗試 Hugging Face Skills 吧！ 探索 AI 的世界，就是這麼簡單！

參考閱讀

https://github.com/huggingface/skills