rfc-check

Determina si los cambios propuestos requieren un RFC. Úsalo al planificar cambios significativos, antes de comenzar un trabajo importante, o cuando se pregunte si se necesita un RFC.

npx skills add https://github.com/huggingface/openenv --skill rfc-check

RFC Check

Determine if proposed changes require an RFC (Request for Comments).

Instructions

  1. Identify changed files using git diff --name-only or provided context

  2. Apply RFC criteria:

    RFC Required:

    • New APIs in src/openenv/core/
    • Breaking changes to existing APIs
    • New abstractions or design patterns
    • Changes affecting the two-interface model (WebSocket/MCP separation)
    • Major architectural decisions

    RFC Not Required:

    • Bug fixes
    • Documentation updates
    • Minor refactoring (no API changes)
    • New example environments (unless introducing new patterns)
    • Dependency updates
    • Test additions
  3. Check against existing RFCs in rfcs/ for conflicts or dependencies

Analysis Steps

  1. List all files being changed
  2. Identify any files in src/openenv/core/
  3. Check for public API signature changes
  4. Look for new abstractions or patterns
  5. Review existing RFCs for related decisions

Output Format

## RFC Analysis

### Files Changed
- [list of files]

### Core Files Touched
- [any files in src/openenv/core/, or "None"]

### API Changes
- [any signature changes to public APIs, or "None"]

### New Patterns/Abstractions
- [any new patterns introduced, or "None"]

### Verdict: NOT REQUIRED / RECOMMENDED / REQUIRED

### Reasoning
[Explanation of decision based on criteria above]

### If RFC Needed
- Suggested title: "RFC NNN: [title]"
- Related RFCs: [list any related existing RFCs]
- Key decisions to document: [list]

RFC Template Reference

If an RFC is needed, use the template in rfcs/README.md:

# RFC NNN: Title

**Status**: Draft
**Created**: YYYY-MM-DD
**Authors**: @username

## Summary
[1-2 paragraph overview]

## Motivation
[Problem Statement + Goals]

## Design
[Architecture Overview, Core Abstractions, Key Design Decisions]

## Examples
[Code samples demonstrating usage]

Más skills de huggingface

sync-models
huggingface
Sincroniza la configuración de modelos de chat-ui con el router de HuggingFace: añade descripciones para modelos nuevos, marca los que tienen capacidad de razonamiento, habilita artefactos para modelos con 32B+…
custom-blocks
huggingface
Use when the user has written (or wants to write) a `ModularPipelineBlocks` subclass in a local Python file and needs to package it into a Hub-uploadable…
self-review
huggingface
Use before opening a PR, or whenever asked to self-review a diffusers contribution. Applies the same rubric as the `@claude` CI (checks the diff against…
hf-cloud-sagemaker-production-defaults
huggingface
Crear un endpoint de SageMaker (en tiempo real o asíncrono) con autoescalado, alarmas de CloudWatch y etiquetado habilitado por defecto. Usa esta habilidad siempre que estés a punto de crear un…
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
Selecciona el contenedor de servicio adecuado para una implementación de modelo SageMaker y encuentra su URI de imagen actual. Usa esta habilidad cada vez que estés a punto de implementar un modelo en un…
Hugging Face Cli
huggingface
Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file transfers, repository creation, cache operations, and cloud compute.
Hugging Face Datasets
huggingface
Crear y gestionar conjuntos de datos en Hugging Face Hub. Permite inicializar repositorios, definir configuraciones/indicaciones del sistema, transmitir actualizaciones de filas y realizar consultas/transformaciones de conjuntos de datos basadas en SQL. Diseñado para funcionar junto con el servidor HF MCP para flujos de trabajo integrales de conjuntos de datos.
Hugging Face Evaluation
huggingface
Agregar y gestionar resultados de evaluación en tarjetas de modelo de Hugging Face. Permite extraer tablas de evaluación del contenido README, importar puntuaciones desde la API de Artificial Analysis y ejecutar evaluaciones de modelo personalizadas con vLLM/lighteval. Funciona con el formato de metadatos model-index.