self-review

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…

npx skills add https://github.com/huggingface/diffusers --skill self-review

Self-review

Runs the same rubric as the @claude CI reviewer, so you catch issues before a maintainer does — but over your whole PR diff. (The CI scopes itself to src/diffusers/, tests/, and .ai/; for your own PR, also review your docs and scripts.) You're already on the branch with the conventions loaded, so: get the diff → review it against the rubric → report → iterate with the contributor until it's ready, then remind them to share the final notes on the PR.

1. Get the diff

git diff main...HEAD          # use your target branch if not main

If the branch trails main and the diff looks polluted with unrelated merged files, scope to your own commits: git log main..HEAD --oneline, then git show <commit>.

2. Read the rubric

references/review-rules.md is the canonical rubric (the CI pins it from main) — read it and review against it; don't rely on a remembered copy. For the areas you touched, also read references/code_style.md, references/models.md, references/pipelines.md, references/modular.md, references/testing.md, or references/pitfalls.md.

3. Report

  • Blocking issues — numbered. Each: title → explanation → file.py:line → impact. Cite the rule, e.g. Per references/models.md: "…only keep the inference path."
  • Non-blocking issues — same format, lower severity.
  • Dead code (advisory) — a table: path:line · Likely-dead / Used · reason.
  • Summary — short synthesis and a verdict (READY / NEEDS CHANGES), spelling out:
    • Fix before submitting — all blocking issues, and remove the flagged dead code.
    • Leave for the actual review — non-blocking issues that aren't obviously correct; raise these with the reviewer rather than guessing at them now.

Report only — do not edit files. Be concrete, cite the rule, review the whole diff, and don't invent issues or flag pure style.

4. Iterate until ready, then share

Expect several rounds: the contributor addresses findings, you review again. Keep working with them to fix as much as possible until the verdict is READY — the Leave for the actual review items are the only ones that should reach the reviewer unresolved. End the final round's report by reminding the contributor to share it on the PR (description or a comment) — it saves the reviewer a few rounds of back-and-forth. Never commit the notes as part of the diff.

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…
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.
Hugging Face Jobs
huggingface
Запускайте любые задачи на инфраструктуре Hugging Face Jobs. Включает UV-скрипты, задания на основе Docker, выбор оборудования, оценку стоимости, аутентификацию с помощью токенов, управление секретами, настройку тайм-аута и сохранение результатов. Предназначено для вычислительных задач общего назначения, включая обработку данных, инференс, эксперименты, пакетные задания и любые задачи на Python.