用途：为 Runpod 工作流提供四个常用命令行工具的配套参考，每个工具各有一份凭据与命令参考（reference/ 目录），以及一次性安装说明 <cli>-setup.md（仅在该 CLI 未安装时打开）。按任务只加载所需的那一个，不要四个全加载。
主要能力：hf（HuggingFace）从 Hub 下载模型并缓存或烘焙进镜像；gh（GitHub）管理 worker 仓库并发布版本（Hub 索引的是 release 而非 commit，每次更新列表都需新建 gh release create）；docker 构建、校验并推送镜像到 Docker Hub 供 Runpod 拉取；aws（S3）通过 Runpod 的 S3 兼容 API 读写网络卷存储。
使用方式：各工具均需先配置凭据。hf 用 hf auth login 或 export HF_TOKEN=hf_...（环境变量优先于已保存 token），应使用独立 hf CLI，而非 pip install huggingface_hub。Docker 始终构建 --platform=linux/amd64，且使用明确语义标签、避免 latest；Docker Hub 认证用个人访问令牌而非密码，私有镜像在 Console → Container Registry Settings 注册凭据。AWS 的 access key 为 Runpod 用户 id（user_...），secret 为 S3 API key（rps_...），且 S3 API key 只能在 Console 生成，每条命令都需加 --region DATACENTER --endpoint-url https://s3api-DATACENTER.runpod.io/（DATACENTER 为卷所在数据中心）。Windows 需先用 PowerShell 管理员执行 wsl --install 安装 WSL2。
适用场景：通常作为更大任务中的一步，例如烘焙还是挂载模型、构建最小镜像、把数据移到网络卷。若请求来自导入的 ComfyUI 工作流且模型文件名缺少可验证的 URL 或哈希，应改用 runpod-templates 中的 ComfyUI model-repair 指南；当 Hugging Face 仓库/文件已明确、只需下载缓存或烘焙时再回到这里。
限制：这些是第三方 CLI，各自独立发行，<cli> --help 才是参数与子命令的权威来源，本参考只覆盖 Runpod 相关用法与陷阱，报告某工具做不到某事之前请先查 --help。