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Agent Skill · 研究检索

openclaw-huggingface(OpenClaw huggingface 搜索)

openclaw-huggingface 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

openclaw-huggingface 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 9,183。

总安装 14,762周安装 609GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,823核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:openclaw-huggingface(OpenClaw huggingface 搜索)
来源仓库:https://github.com/tsukisama9292/openclaw-huggingface
安装命令:
openclaw skills install openclaw-huggingface
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install openclaw-huggingface

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

使用 Hugging Face CLI (hf) 管理模型、数据集、空间和存储库。支持认证、上传、下载、创建空间等。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install openclaw-huggingface;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

openclaw-huggingface 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install openclaw-huggingface。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

openclaw-huggingface 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

openclaw-huggingface 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

openclaw-huggingface 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

openclaw-huggingface 用的人多吗?

公开数据是累计安装 14,762 次,近一周安装 609 次,下载 4,823 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

openclaw-huggingface 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
openclaw-huggingface

OpenClaw huggingface 搜索 · 本页

14,762—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
openclaw-huggingface
description
Manage models, datasets, Spaces, and repositories using Hugging Face CLI (hf). Supports authentication, upload, download, Space creation, and more.
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🤗","requires":{"bins":["hf"],"env":["HF_TOKEN"]}}}

Hugging Face CLI Skill

Use Hugging Face Hub CLI (hf) for various operations.

Environment Variables

  • HF_TOKEN: Hugging Face API Token (get from https://huggingface.co/settings/tokens)

Core Features

1. Authentication Management (hf auth)

# Check login status
hf auth whoami

# List all tokens
hf auth list

# Login
hf auth login

# Logout
hf auth logout

# Switch token
hf auth switch

2. Model Management (hf models)

# List models (supports sorting and filtering)
hf models ls --sort downloads --limit 10
hf models ls --search "llama"

# Get model info
hf models info meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

3. Dataset Management (hf datasets)

# List datasets
hf datasets ls --limit 10
hf datasets ls --search "imagenet"

# Get dataset info
hf datasets info HuggingFaceFW/fineweb

4. Spaces Management (hf spaces)

# List Spaces
hf spaces ls --limit 10

# Get Space info
hf spaces info username/repo-name

# Hot-reload (experimental, for Gradio 6.1+)
hf spaces hot-reload username/repo-name app.py
hf spaces hot-reload username/repo-name -f ./local/app.py

5. Repository Management (hf repos)

# Create new repository
hf repos create my-model --type model
hf repos create my-dataset --type dataset
hf repos create my-space --type space

# Delete repository
hf repos delete username/repo-name

# Set as private
hf repos settings username/repo-name --private

# Manage branches
hf repos branch create username/repo-name feature-branch
hf repos branch delete username/repo-name feature-branch

# Manage tags
hf repos tag create username/repo-name v1.0
hf repos tag delete username/repo-name v1.0

# Move repository to another namespace
hf repos move old-namespace/my-model new-namespace/my-model

6. Download Files (hf download)

# Download entire model
hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

# Download specific files
hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct config.json tokenizer.json

# Download with glob patterns
hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct --include "*.safetensors"
hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct --include "*.json" --exclude "*.bin"

# Download to local directory
hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct --local-dir ./models/llama

# Download dataset
hf download HuggingFaceM4/FineVision --repo-type dataset

7. Upload Files (hf upload)

# Upload entire directory
hf upload my-cool-model . .

# Upload single file
hf upload username/my-model ./models/model.safetensors

# Upload to dataset
hf upload username/my-dataset ./data /train --repo-type dataset

# With commit message
hf upload username/my-model ./models . --commit-message="Epoch 34/50" --commit-description="Val accuracy: 68%"

# Create Pull Request
hf upload bigcode/the-stack . . --repo-type dataset --create-pr

# Create private repository
hf upload username/my-private-model . . --private

8. Collection Management (hf collections)

# Create collection
hf collections create "My Models"

# Add item to collection
hf collections add-item username/my-collection moonshotai/kimi-k2 model

# List collections
hf collections ls

# Get collection info
hf collections info username/my-collection

# Update collection
hf collections update username/my-collection --title "New Title"

# Update collection item
hf collections update-item username/my-collection ITEM_OBJECT_ID --note "Updated note"

# Delete item
hf collections delete-item username/my-collection ITEM_OBJECT_ID

# Delete collection
hf collections delete username/my-collection

Usage Examples

Example 1: Download and Upload Model

# Download model
hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct --local-dir ./llama-model

# Upload to your repository
hf upload username/my-llama ./llama-model .

Example 2: Manage Space

# Create Space
hf repos create my-app --type space

# Upload code
hf upload username/my-app ./app.py

# Hot-reload for development
hf spaces hot-reload username/my-app app.py

Example 3: Batch Operations

# Download all safetensors files
hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct --include "*.safetensors"

# Upload and create PR
hf upload username/model . . --create-pr --commit-message="Update model"

Notes

  1. Token Management: Ensure HF_TOKEN environment variable is set, or use --token parameter
  2. Large File Upload: For large folders, consider using hf upload-large-folder
  3. Space Hot-Reload: Only works with Gradio 6.1+, experimental feature
  4. Free Space Limits:

- Free fixed vCPU: 2 - RAM: 16GB - No persistent storage (use external storage or HF Datasets)

Resources

平台分布

OpenClaw

73.09%
按下载量换算3,525

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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