simplify

Рефакторинг кода после прохождения тестов. Фаза «Рефакторинг» цикла «Красный-Зелёный-Рефакторинг».

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

/simplify

Refactor and clean up code after tests pass.

Usage

/simplify
/simplify src/openenv/core/client.py

When to Use

  • After /implement makes tests pass
  • When code is correct but could be cleaner
  • Before creating a PR (optional polish step)

When NOT to Use

  • Tests are failing (fix tests first)
  • You want to add new functionality (use /write-tests first)
  • Code is already clean and simple

What It Does

  1. Runs tests to ensure they pass (baseline)
  2. Identifies opportunities for simplification
  3. Refactors while keeping tests green
  4. Runs tests after each change to verify nothing broke

Philosophy

This is TDD's third phase: Red → Green → Refactor.

The goal is NOT to add features or change behavior. The goal is to make the code:

  • Easier to read
  • Easier to maintain
  • More consistent with project patterns
  • Less code

Guidelines

Good Simplifications

  • Inline needless helpers and indirection (see Simplicity in CLAUDE.md)
  • Rename variables for clarity
  • Remove dead code
  • Simplify complex conditionals
  • Use more Pythonic idioms

NOT Simplifications (Avoid)

  • Adding new features
  • Changing public APIs
  • "Improving" code that works and is readable
  • Adding abstractions for hypothetical future needs

Completion Criteria

  1. All tests still pass
  2. Code is cleaner/simpler than before
  3. No new functionality was added
  4. Changes follow project patterns (see PATTERNS.md)

Integration with TDD Workflow

/write-tests  →  create failing tests (Red)
    ↓
/implement    →  make tests pass (Green)
    ↓
/simplify     →  clean up code (Refactor)
    ↓
/pre-submit-pr   →  validate before PR

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.