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Agent Skill · 研究检索

hugging-face-dataset-viewer(拥抱人脸数据集查看器)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

hugging-face-dataset-viewer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 46,073。

总安装 808周安装 33GitHub Stars 35,739下载 259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
unknown

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:hugging-face-dataset-viewer(拥抱人脸数据集查看器)
来源仓库:https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
仓库路径:skills/hugging-face-dataset-viewer
安装命令:
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill hugging-face-dataset-viewer
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill hugging-face-dataset-viewer

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。

hugging-face-dataset-viewer 支持 Hugging Face 数据集浏览与样本分析。适用于 NLP 或 CV 任务的数据预处理与标注质量检查。可统计标签分布、抽样样本并生成数据报告。使用前需确认数据集许可协议和商用限制条款。涉及图像或文本数据时应注意版权归属,避免非法传播。

来源仓库内路径:skills/hugging-face-dataset-viewer

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill hug…;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

hugging-face-dataset-viewer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill hugging-face-…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

hugging-face-dataset-viewer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

hugging-face-dataset-viewer 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。

hugging-face-dataset-viewer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

hugging-face-dataset-viewer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 808 次,近一周安装 33 次,下载 259 次,GitHub 35,739 星。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。

hugging-face-dataset-viewer 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 来源仓库有 35,739 星,维护活跃度相对可查。

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。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 Codex,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。

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。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
hugging-face-dataset-viewer

拥抱人脸数据集查看器 · 本页

80835,739接触敏感数据未明确有提醒

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

Hugging Face Dataset Viewer

When to Use

Use this skill when you need read-only exploration of a Hugging Face dataset through the Dataset Viewer API.

Use this skill to execute read-only Dataset Viewer API calls for dataset exploration and extraction.

Core workflow

  1. Optionally validate dataset availability with /is-valid.
  2. Resolve config + split with /splits.
  3. Preview with /first-rows.
  4. Paginate content with /rows using offset and length (max 100).
  5. Use /search for text matching and /filter for row predicates.
  6. Retrieve parquet links via /parquet and totals/metadata via /size and /statistics.

Defaults

  • Base URL: https://datasets-server.huggingface.co
  • Default API method: GET
  • Query params should be URL-encoded.
  • offset is 0-based.
  • length max is usually 100 for row-like endpoints.
  • Gated/private datasets require Authorization: Bearer <HF_TOKEN>.

Dataset Viewer

  • Validate dataset: /is-valid?dataset=<namespace/repo>
  • List subsets and splits: /splits?dataset=<namespace/repo>
  • Preview first rows: /first-rows?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>
  • Paginate rows: /rows?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>&offset=<int>&length=<int>
  • Search text: /search?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>&query=<text>&offset=<int>&length=<int>
  • Filter with predicates: /filter?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>&where=<predicate>&orderby=<sort>&offset=<int>&length=<int>
  • List parquet shards: /parquet?dataset=<namespace/repo>
  • Get size totals: /size?dataset=<namespace/repo>
  • Get column statistics: /statistics?dataset=<namespace/repo>&config=<config>&split=<split>
  • Get Croissant metadata (if available): /croissant?dataset=<namespace/repo>

Pagination pattern:

curl "https://datasets-server.huggingface.co/rows?dataset=stanfordnlp/imdb&config=plain_text&split=train&offset=0&length=100"
curl "https://datasets-server.huggingface.co/rows?dataset=stanfordnlp/imdb&config=plain_text&split=train&offset=100&length=100"

When pagination is partial, use response fields such as num_rows_total, num_rows_per_page, and partial to drive continuation logic.

Search/filter notes:

  • /search matches string columns (full-text style behavior is internal to the API).
  • /filter requires predicate syntax in where and optional sort in orderby.
  • Keep filtering and searches read-only and side-effect free.

Querying Datasets

Use npx parquetlens with Hub parquet alias paths for SQL querying.

Parquet alias shape:

hf://datasets/<namespace>/<repo>@~parquet/<config>/<split>/<shard>.parquet

Derive <config>, <split>, and <shard> from Dataset Viewer /parquet:

curl -s "https://datasets-server.huggingface.co/parquet?dataset=cfahlgren1/hub-stats" \
  | jq -r '.parquet_files[] | "hf://datasets/\(.dataset)@~parquet/\(.config)/\(.split)/\(.filename)"'

Run SQL query:

npx -y -p parquetlens -p @parquetlens/sql parquetlens \
  "hf://datasets/<namespace>/<repo>@~parquet/<config>/<split>/<shard>.parquet" \
  --sql "SELECT * FROM data LIMIT 20"

SQL export

  • CSV: --sql "COPY (SELECT * FROM data LIMIT 1000) TO 'export.csv' (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ',')"
  • JSON: --sql "COPY (SELECT * FROM data LIMIT 1000) TO 'export.json' (FORMAT JSON)"
  • Parquet: --sql "COPY (SELECT * FROM data LIMIT 1000) TO 'export.parquet' (FORMAT PARQUET)"

Creating and Uploading Datasets

Use one of these flows depending on dependency constraints.

Zero local dependencies (Hub UI):

  • Create dataset repo in browser: https://huggingface.co/new-dataset
  • Upload parquet files in the repo "Files and versions" page.
  • Verify shards appear in Dataset Viewer:
curl -s "https://datasets-server.huggingface.co/parquet?dataset=<namespace>/<repo>"

Low dependency CLI flow (npx @huggingface/hub / hfjs):

  • Set auth token:
export HF_TOKEN=<your_hf_token>
  • Upload parquet folder to a dataset repo (auto-creates repo if missing):
npx -y @huggingface/hub upload datasets/<namespace>/<repo> ./local/parquet-folder data
  • Upload as private repo on creation:
npx -y @huggingface/hub upload datasets/<namespace>/<repo> ./local/parquet-folder data --private

After upload, call /parquet to discover <config>/<split>/<shard> values for querying with @~parquet.

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.

平台分布

Codex

33.18%
按下载量换算86

Claude

28.39%
按下载量换算74

Cursor

19.95%
按下载量换算52

Gemini CLI

9.77%
按下载量换算25

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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