rfc-check

Определите, требуют ли предлагаемые изменения RFC. Используйте при планировании значительных изменений, перед началом крупной работы или когда спрашивают, нужен ли 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]

Больше skills от huggingface

sync-models
huggingface
Синхронизировать конфигурацию моделей chat-ui с маршрутизатором HuggingFace — добавлять описания для новых моделей, помечать модели с поддержкой рассуждений, включать артефакты для моделей с 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
Создать эндпоинт SageMaker (реального времени или асинхронный) с автоматическим масштабированием, оповещениями CloudWatch и тегированием, включёнными по умолчанию. Используйте этот навык всякий раз, когда собираетесь создать…
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
Выберите подходящий контейнер для развертывания модели SageMaker и найдите его текущий URI образа. Используйте этот навык при подготовке к развертыванию модели в…
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
Создание и управление датасетами на Hugging Face Hub. Поддерживает инициализацию репозиториев, определение конфигураций/системных промптов, потоковое обновление строк, а также SQL-запросы и трансформацию датасетов. Разработан для работы совместно с HF MCP сервером для комплексных рабочих процессов с датасетами.
Hugging Face Evaluation
huggingface
Добавление и управление результатами оценки в карточках моделей Hugging Face. Поддерживает извлечение таблиц оценки из содержимого README, импорт оценок из Artificial Analysis API и запуск пользовательских оценок моделей с помощью vLLM/lighteval. Работает с форматом метаданных model-index.