Hugging Science – Tìm tài nguyên ML khoa học
Skill giúp tìm và sử dụng ngay các dataset, model, demo Hugging Face đã được tuyển chọn cho 17 lĩnh vực khoa học như sinh học, hóa học, khí hậu, hệ gen.
Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026
Skill này làm gì
- Tải danh mục tuyển chọn từ huggingscience.co (
llms.txt,llms-full.txt,topics/<slug>.md) để tìm dataset, model, blog phương pháp và Spaces theo lĩnh vực khoa học. - Ánh xạ yêu cầu của bạn vào 17 chủ đề (astronomy, biology, chemistry, climate, genomics, materials-science, medicine, physics…) và dùng script kèm theo
scripts/fetch_catalog.pyđể tìm kiếm, lọc có cấu trúc. - Hướng dẫn dùng thật: nạp dataset lớn bằng
datasetsvớistreaming=True, chạy model quatransformers/HF Inference API, gọi Space (ví dụ BoltzGen) bằnggradio_client. - So sánh 2–3 lựa chọn theo quy mô, giấy phép, modality và độ mới; kèm link blog phương pháp như một dạng trích dẫn.
- Quy ước bảo mật: đọc
HF_TOKENtừ file.env, không hard-code, không in token ra màn hình.
Phù hợp với ai
- Nghiên cứu viên, học viên cao học làm ML trên dữ liệu protein, hệ gen, phân tử, tinh thể, khí tượng.
- Kỹ sư cần tái lập pipeline ML của một bài báo khoa học hoặc đánh giá trên benchmark khoa học.
- Người mới, chưa biết chọn model/dataset nào giữa hàng nghìn repo trên HF Hub.
Ví dụ sử dụng
- "Có model nào phân loại chuỗi protein không?" → lấy chủ đề
biology, so sánh ESM2 35M/650M với Evo-2 theo chi phí và phần cứng. - "Tôi muốn thiết kế binder cho một protein đích" → gọi Space BoltzGen qua
gradio_clientthay vì cài model nặng cục bộ. - "Chuẩn bị fine-tune trên corpus hệ gen hàng chục GB" → kiểm tra schema bằng chế độ streaming trước, rồi viết script huấn luyện và dẫn link blog phương pháp.
Lưu ý: danh mục là tuyển chọn nên không đầy đủ; việc một repo có trong danh mục không có nghĩa là code đã được kiểm định. Hãy cân nhắc trước khi bật
trust_remote_code=True.
· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·
Dùng thử ngay, không cần cài
Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.
Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình: https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/hugging-science/SKILL.md Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)
Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.
↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.
Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
- Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
- Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
- Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
Cài vào Claude Code
Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code
Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart. Copy thư mục skills/hugging-science từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/hugging-science/ của mình. Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.
Cài bằng lệnh thủ công
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/hugging-science ~/.claude/skills/⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.
- Mở terminal và clone repo:
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git - Tạo thư mục skill của Claude Code:
mkdir -p ~/.claude/skills - Copy đúng thư mục skill này (kèm
scripts/vàreferences/):cp -r scientific-agent-skills/skills/hugging-science ~/.claude/skills/ - Cài các thư viện Python cần thiết:
pip install datasets transformers gradio_client python-dotenv requests - Nếu cần truy cập tài nguyên bị giới hạn, tạo file
.envtrong thư mục làm việc với dòngHF_TOKEN=hf_...và thêm.envvào.gitignore. - Khởi động lại Claude Code, rồi hỏi ví dụ "tìm model ngôn ngữ protein" — skill sẽ tự kích hoạt.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT