huggingface-tool-builder

Hugging Face API Tool Builder предназначен для задач, в которых нужно собрать повторно используемый скрипт или CLI поверх Hugging Face API. В исходном SKILL.md он описан не как готовая команда для одного конкретного запроса, а как рабочий подход к созданию небольших утилит, которые получают данные, обогащают их или обрабатывают результат. Такой навык уместен, когда один API-вызов нужно соединить с другим, когда результат удобно передавать дальше по конвейеру или когда операцию планируют повторять и автоматизировать. В качестве альтернативы прямому обращению к API можно использовать команду hf; карточки моделей и датасетов при этом доступны непосредственно из репозиториев. Главное требование к создаваемому инструменту — наличие аргумента --help с понятным описанием входов и выходов. Для неразрушающих скриптов источник требует предварительного тестирования. В качестве первого варианта предлагаются shell-скрипты; Python или TSX выбираются, если они лучше соответствуют сложности задачи или потребности пользователя. Перед финальной реализацией следует изучить форму ответа API и только затем закреплять интерфейс: это помогает не строить парсер на предположениях и сохранить возможность композиции. Важная практическая деталь — передавать HF_TOKEN через переменную окружения и использовать её как Bearer Authorization для запросов, когда это необходимо. Токен не следует встраивать в исходный код, аргументы команды или опубликованный пример. В руководстве перечислены основные группы API Hugging Face: модели, датасеты, Spaces, коллекции, daily papers, уведомления, настройки, trending и OAuth userinfo. Для уточнения контракта предлагается обратиться к OpenAPI-описанию и извлекать из него только нужный раздел с помощью jq; сам большой документ не рекомендуется загружать целиком. Это полезно для исследовательского этапа: сначала можно ограничить выдачу небольшим числом результатов, посмотреть реальные поля, затем выбрать нужную сортировку и формат вывода. Навык также напоминает, что новая команда hf заменила устаревшую huggingface-cli. Практический шаблон строится вокруг простого потока данных. Базовый API-запрос может вернуть JSON, jq выделяет идентификаторы или метрики, а следующая утилита принимает значения из stdin и выдаёт NDJSON. В источнике приведены сценарии: получить список моделей и отсортировать его по загрузкам, передать выбранные ID в отдельный обогатитель, извлечь frontmatter карточек моделей и собрать сводку по license, pipeline tag и признаку дополнительного запроса доступа. Эти примеры показывают принцип соединения маленьких команд, но не обещают, что один шаблон подходит для любого endpoint. Перед передачей результата пользователю нужно показать примеры запуска и явно описать формат вывода. Skill не заменяет документацию конкретного API: лимиты, права доступа, наличие gated или private-репозитория и фактическая схема ответа должны быть проверены в текущем окружении. Он также не должен самовольно менять репозитории или данные: деструктивность, авторизация и границы операции остаются частью отдельного проектного решения.