huggingface-paper-publisher

Этот навык помогает публиковать и сопровождать исследовательские работы в Hugging Face Hub. Он объединяет несколько связанных задач: создание Paper Page, индексацию работы по arXiv ID, связывание статьи с model card или dataset card, подтверждение авторства и подготовку Markdown-статьи по одному из шаблонов. Это не общий генератор произвольных публикаций: описанный workflow привязан к объектам Hub и к метаданным, через которые статья становится обнаружимой рядом с моделями и датасетами. Для Paper Pages предусмотрена интеграция с arXiv: команда index принимает arXiv ID, а команда check позволяет сначала проверить, существует ли соответствующая запись. Бумагу можно открыть напрямую по адресу https://huggingface.co/papers/{arxiv-id}. При связывании с моделью или датасетом команда link добавляет ссылку на arXiv в README соответствующей карточки. В инструкции объясняется, что Hub извлекает arXiv ID, добавляет тег arxiv:<PAPER_ID> и показывает связь на странице работы. Несколько идентификаторов можно передать одной операцией, а для особого оформления доступна собственная citation. Отдельный сценарий посвящён авторству. Команда claim запускает процесс проверки с arXiv ID и email, а ручной путь предлагает открыть страницу работы, найти своё имя и нажать claim authorship. Команда check-authorship показывает текущий статус. Такое действие требует реального подтверждения личности и права заявлять авторство; наличие статьи или совпадение имени само по себе не доказывает принадлежность результата конкретному человеку. Для управления видимостью описаны list-my-papers и toggle-visibility с флагом show. Эти команды меняют то, какие подтверждённые работы видны в профиле, поэтому перед запуском нужно проверить целевой arXiv ID и ожидаемую публичность. Навык также предлагает создавать Markdown-статьи командами create и выбранным template: standard, modern, arxiv или ml-report. В шаблон можно передать заголовок, авторов и abstract, а результат сохранить в paper.md. Команда convert преобразует Markdown в HTML и принимает стиль modern. Оформление рассчитано на научный материал: YAML frontmatter может содержать title, authors, affiliations, date, arxiv и tags, а структура шаблона включает abstract, introduction, related work, methodology и experiments. В разделе metadata отдельно упомянуты citation tracking, version control, связи с несколькими статьями и frontmatter model/dataset cards. Это помогает поддерживать атрибуцию и ссылки, но не означает автоматической проверки научной корректности, новизны, лицензии или соответствия требованиям конкретной конференции. Скрипты навыка используют PEP 723 inline dependencies, поэтому источник рекомендует uv run вместо ручной установки окружения. Перечисленные зависимости включают huggingface_hub версии не ниже 0.26.0, pyyaml не ниже 6.0.3, requests не ниже 2.32.5, markdown не ниже 3.5.0 и python-dotenv не ниже 1.2.1. Пути в примерах считаются относительными к каталогу SKILL.md: перед запуском нужно перейти туда или передать полный путь. Для операций, которые публикуют или меняют содержимое Hub, требуется HF_TOKEN с write-доступом. Граница применения важна: навык описывает команды публикации, связей, авторства, видимости и генерации формата, но не выполняет независимую рецензию статьи и не проверяет истинность заявленных результатов. Публикационные операции необратимы с точки зрения внешних пользователей до отдельного изменения видимости, поэтому нужно сначала проверить идентификаторы, README и целевой repository type. Для безопасного использования сначала допустимы check/list и локальная генерация Markdown, затем — link, index, claim или toggle-visibility только при явном намерении и наличии нужных прав.