HuggingFace Tool Builder

HuggingFace Tool Builder は、公式リポジトリ huggingface/skills の huggingface-tool-builder スキル（スキルフォルダ）です。Hub についての一回限りの質問に答えるのではなく、Hugging Face のデータを取得、補完、加工する再利用可能なコマンドラインスクリプトをエージェントに書かせ、作業を繰り返し実行、連結、自動化できるようにします。

短く方針のはっきりしたスキルで、価値は定めているルールと同梱のサンプルスクリプトにあります。

主な機能

• スクリプトのルール：すべて --help に対応すること。非破壊的なスクリプトは引き渡し前にテストすること。基本はシェルで、複雑なら Python や TSX を使うこと。
• 認証の作法：HF_TOKEN を Bearer ヘッダーで送り、レート制限を緩和し、ゲート付きや非公開のデータにアクセス。
• 作る前に調べる：小さな件数で実際の API レスポンスを確認し、https://huggingface.co/.well-known/openapi.json は全体を読まず jq で必要部分だけ取得。
• 参考スクリプト：hf_model_papers_auth.sh（トレンドのモデルから論文へ）、find_models_by_paper.sh、hf_model_card_frontmatter.sh（モデルカードの YAML を NDJSON に）、hf_enrich_models.sh（標準入力の ID を NDJSON に）。
• 最小例：bash、Python、TypeScript での最も単純な認証付き呼び出し。
• 主なエンドポイント：/api/models、/api/datasets、/api/spaces、/api/collections、/api/daily_papers、/api/trending など。

使用シナリオ

• トレンドのモデルをライセンスや関連論文付きで毎週レポートする。
• チームが選定する前に候補モデルがゲート付きか確認する。
• Hub のメタデータを NDJSON として別のパイプラインに流す。

料金

無料のオープンソースです（リポジトリは Apache-2.0）。公開 Hub API の利用は無料で、トークンを使うとレート制限が緩和されます。

はじめに

1. HuggingFace CLI を入れ、hf skills add huggingface-tool-builder を実行。
2. HF_TOKEN を設定。
3. 繰り返したい作業を説明する。例：「ダウンロード数上位 10 件のテキスト生成モデルをライセンス付きで一覧して」。
4. できたスクリプトをリポジトリに保存し、再実行する。

制約：出力はエージェントが書いたコードなので、Hub に書き込む処理は実行前にレビューしてください。組み合わせ例は jq と Unix シェルを前提としています。

よくある質問

CLI スキルとの違いは？

CLI スキルは単一のコマンドを実行します。こちらは複数の API 呼び出しを組み合わせ、再実行できるスクリプトを作ります。

MCP ツールも作りますか？

いいえ。作るのはコマンドラインスクリプトです。

代替案

• MCP Builder：スクリプトではなく API を MCP サーバーとして包む。
• Skill Creator：繰り返しのワークフローを新しいスキルにする。
• HuggingFace Datasets：Dataset Viewer API 用の既製の呼び出し。

まとめ

同じ Hub の質問がまた来るとわかっているときに選んでください。チャットの回答ではなく、テスト済みのスクリプトが手元に残ります。詳しくは skills カテゴリ へ。