Hfmirror Trending
/install hfmirror-trending
hfmirror_trending (跨平台通用版)
此 Skill 使 AI 代理能够自主获取并解析 HF-Mirror (hf-mirror.com) 的实时热点趋势。
数据来源说明:本 Skill 调用
https://hf-mirror.com/api/trending—— 这是 HF-Mirror 提供的公开、免登录 REST API,无需任何 Token 或账号授权,不涉及任何登录后数据抓取或绕过访问限制的行为。
适用场景
当用户发起关于 Hugging Face 或者是huggingface mirror最近热门模型、数据集或项目的询问时。例如:
- “最近有哪些模型比较流行?”
- “hugging face上最近比较火的模型有哪些?”
- “推送今天的huggingface mirror热榜。”
- “帮我解析一下 HF-Mirror 的趋势。”
代理工作流 (Agent Workflow)
AI 代理在处理上述指令时,应遵循以下通用的端到端逻辑:
-
自动拉取与解析: 代理应调用本 Skill 根目录下的处理脚本,利用其内置的网络请求功能。
python scripts/summarize.py --fetch [out_path.md]注意:脚本兼容 Python 3,可以在 Windows (PowerShell/CMD)、Linux (Shell) 或 macOS 环境下直接运行。
-
精美报告生成: 脚本会自动从
https://hf-mirror.com/api/trending抓取 JSON,并直接生成结构化的中文 Markdown。 -
智能推送: 代理读取生成的文件内容,并将其作为精美的消息推送给用户。
核心设计 (跨平台与环境解耦)
- 路径无关: 代理应根据其所在的环境,通过相对路径或 Skill 环境配置来定位
scripts/summarize.py。 - 零依赖: 脚本仅使用 Python 3 标准库(
json,urllib,os,sys),无需安装任何第三方包,在最精简的容器或 CLI 环境中亦可直接运行。 - 动态抓取: 内置
--fetch参数,消除了手动准备中间文件的需求,实现了从 API 到报告的一键转化。 - 合规访问: 使用具名 User-Agent (
hfmirror-trending-skill/1.0) 标识请求来源,遵循公开 API 最佳实践。
核心输出字段说明
- 模型 ID: 唯一的模型标识符。
- 下载量与点赞数: 反映社区热度。
- 参数规模: 自动换算(如 7B, 27B),帮助用户评估部署成本。
- 任务标签: 区分 ASR, TTS, OCR 等不同 AI 领域。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install hfmirror-trending - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/hfmirror-trending触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
Hfmirror Trending 是什么?
通过 HF-Mirror 公开 API 获取 Hugging Face 实时热门趋势,并生成结构化中文 Markdown 报告。适用于各种对话式 AI 代理。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 115 次。
如何安装 Hfmirror Trending?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install hfmirror-trending」即可一键安装,无需额外配置。
Hfmirror Trending 是免费的吗?
是的,Hfmirror Trending 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Hfmirror Trending 支持哪些平台?
Hfmirror Trending 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Hfmirror Trending?
由 shunshiwei(@ddongcui)开发并维护,当前版本 v1.0.0。