Рейтинг скиллов
10 скиллов. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.
ПроизводствоЛогистика и складЗакупки и снабжениеКачество и контрольКонтакт-центрВыездные работыФинансыПоддержка клиентовотраслевые подборки
| # | Оценка | Скилл | Баллы ▾ | Безоп. | Качество | Процесс | Тесты | Популярность | Обновлён |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A | Дообучите модель с помощью GRPO на GPU, управляемых Fireworks, на основе описания задачи простым языком и набора данных. Используйте этот навык, когда пользователь хочет дообучить, провести RL-обучени | 100 | 89 | C | — | — | 17 дн назад | |
| 2 | A | Отслеживайте и визуализируйте эксперименты по обучению ML с помощью Trackio. Используйте при логировании метрик во время обучения (Python API) или при получении/анализе залогированных метрик (CLI). По | 100 | 88 | D | — | — | 17 дн назад | |
| 3 | A | Ищите в Интернете, сканируйте веб-сайты, извлекайте структурированные данные из URL-адресов и автоматизируйте браузеры с помощью Web MCP от Bright Data. Используйте при получении контента веб-страниц | 100 | 88 | D | — | — | 17 дн назад | |
| 4 | A | Выполняйте операции Hugging Face Hub с помощью CLI `hf`. Используйте, когда пользователю нужно скачать модели/наборы данных/пространства, загрузить файлы в репозитории Hub, создать репозитории, управл | 100 | 88 | D | — | — | 17 дн назад | |
| 5 | B | hugging-face-jobsПроцедураDockerИнфраструктураДанные и аналитикаpatchy631/ai-engineering-hubAgent Skills Этот навык следует использовать, когда пользователи хотят запускать любые рабочие нагрузки в инфраструктуре Hugging Face Jobs. Охватывает UV-скрипты, задания на основе Docker, выбор оборудования, оцен | 100 | 82 | C | — | — | 17 дн назад | |
| 6 | B | hugging-face-model-trainerПроцедураGitHubИнфраструктураДанные и аналитикаpatchy631/ai-engineering-hubAgent Skills Этот навык следует использовать, когда пользователи хотят обучать или дообучать языковые модели с помощью TRL (Transformer Reinforcement Learning) на инфраструктуре Hugging Face Jobs. Охватывает метод | 100 | 80 | C | — | — | 17 дн назад | |
| 7 | B | Создание и управление наборами данных на Hugging Face Hub. Поддерживает инициализацию репозиториев, определение конфигураций/системных подсказок, потоковую передачу обновлений строк и запросы/преобраз | 100 | 75 | C | — | — | 17 дн назад | |
| 8 | C | hugging-face-paper-publisherПроцедураLaTeXИсследованияТексты и документыpatchy631/ai-engineering-hubAgent Skills Публикация и управление исследовательскими работами на Hugging Face Hub. Поддерживает создание страниц работ, привязку работ к моделям/наборам данных, подтверждение авторства и генерацию профессиональ | 100 | 71 | C | — | — | 17 дн назад | |
| 9 | C | Используйте этот навык, когда пользователь хочет создавать инструменты/скрипты или выполнять задачу, где использование данных из API Hugging Face может помочь. Это особенно полезно при объединении или | 89 | 84 | C | — | — | 17 дн назад | |
| 10 | C | hugging-face-evaluationАнализаторТексты и документыРазработкаpatchy631/ai-engineering-hubAgent Skills Добавляйте и управляйте результатами оценки в карточках моделей Hugging Face. Поддерживает извлечение таблиц оценки из содержимого README, импорт оценок из Artificial Analysis API и выполнение пользов | 98 | 65 | C не хватает файлов | — | — | 17 дн назад |
Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.