HuggingFace CLI

本页的 HuggingFace CLI 指官方仓库 huggingface/skills 中的 hf-cli Skill。它给编程智能体一份完整、最新的 hf 命令行参考，让智能体在 Hugging Face Hub 上检索模型、传输文件、管理仓库和 Spaces、启动算力时不必猜参数。Hugging Face 把它列为推荐的第一个 Skill，仓库里其他 Skill 也以它为基础。

这个 Skill 文件由本地安装的 CLI 自动生成（2026-09-23 核对的版本基于 huggingface_hub v1.32.0），升级 CLI 后运行 hf skills add --force 即可重新生成。文档明确说明 hf 取代了已弃用的 huggingface-cli，登录命令统一在 hf auth 下。

核心功能

• 文件传输：hf download、hf upload、hf cp、hf sync，支持 --include/--exclude 过滤和 --dry-run 预演。
• 仓库与协作：hf repos create、hf discussions（在 Hub 上创建、查看 diff、评论和合并 PR）、hf collections。
• 检索发现：hf models list、hf datasets list、hf spaces search、hf papers search、hf papers read（以 markdown 读论文）。
• 数据查询：hf datasets parquet 列出分片地址，hf datasets sql 用 DuckDB 直接跑 SQL。
• 算力：hf jobs run、hf jobs uv run、部署 Inference Endpoints 的 hf endpoints deploy，以及实验性的 hf sandbox 虚拟机。
• 存储与缓存：hf buckets、hf cache list、hf cache prune、hf cache verify。
• 面向智能体的输出：多数命令支持 --format agent 或 --format json，比表格更便于智能体解析。

适用场景

• 让智能体把模型或数据集拉进项目，而你不用查参数。
• 在终端里审阅并合并 Hub 上的 PR。
• 下载之前先用 SQL 查询数据集内容。

定价

Skill 和 CLI 均免费开源（仓库采用 Apache-2.0）。Jobs、sandbox、Inference Endpoints 等会启动付费算力的命令，费用记在你的 Hugging Face 账户。

快速开始

1. 安装 CLI：curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash -s，然后 hf auth login（或设置 HF_TOKEN）。
2. 在 Claude Code 中：/plugin marketplace add huggingface/skills，再 /plugin install hf-cli@huggingface/skills。
3. 同一个 Skill 也上架了 Cursor Marketplace 和 Codex 插件目录，Gemini CLI 可把仓库作为扩展安装。
4. 之后按需用 hf skills add <skill-name> 添加其他工作流 Skill。

局限：Skill 篇幅较长（约 3,800 个英文词），每次激活都会占用上下文；CLI 升级后若不重新生成，内容会滞后。hf buckets delete 等破坏性命令仍应由人确认。

常见问题

huggingface-cli 还能用吗？

已弃用。Skill 和 CLI 文档都指向 hf。

需要装其他 Hugging Face Skill 吗？

不必。先装这一个，需要训练或评测流程时再添加对应 Skill。

替代方案

• HuggingFace Datasets：专注 Dataset Viewer API 的更窄的 Skill。
• HuggingFace Tool Builder：在 Hub API 之上生成可复用脚本。
• Hugging Face：平台本身的词条。

总结

只要智能体需要操作 Hub，就先装 hf-cli，用真实的命令清单代替猜参数。更多内容见 skills 分类 与 hugging-face 标签。