write-tests

Пишет падающие тесты на основе требований. Вызывать для каждой задачи перед /implement.

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

/write-tests

Write failing tests that encode acceptance criteria.

Usage

/write-tests
/write-tests Add logout button to header

When to Use

  • After creating a todo that requires implementation
  • Before running /implement
  • When you have clear acceptance criteria

When NOT to Use

  • Implementation already exists (tests would pass immediately)
  • You're exploring or prototyping (not TDD mode)
  • Just adding to existing test coverage

What It Does

  1. Analyzes the current todo/requirement
  2. Reads existing tests to understand patterns
  3. Writes test files that verify acceptance criteria
  4. Verifies tests FAIL (proves they test something real)
  5. Returns test file paths for /implement

Output

The tester agent will produce:

## Tests Written

### Files Created/Modified
- `tests/test_client.py`

### Tests Added
| Test | Verifies |
|------|----------|
| `test_client_reset_returns_observation` | Reset returns valid observation |
| `test_client_step_advances_state` | Step mutates state correctly |
| `test_client_handles_invalid_action` | Error handling for bad input |

### Verification
All tests FAIL as expected (no implementation yet).

### Next Step
Run `/implement` to make these tests pass.

Rules

  1. Read existing tests first to understand patterns and conventions
  2. Test behavior, not implementation - write from user's perspective
  3. Integration tests first, then unit tests if needed
  4. Each test verifies ONE thing clearly
  5. Run tests to verify they fail before returning

Anti-patterns (NEVER do these)

  • Writing tests that pass without implementation
  • Testing implementation details instead of behavior
  • Writing overly complex test setups
  • Adding implementation code (that's /implement's job)
  • Writing tests that duplicate existing coverage

Completion Criteria

Before returning, verify:

  1. Tests compile/run successfully (pytest can collect them)
  2. Tests FAIL (no implementation yet)
  3. Test names clearly describe what they verify
  4. Tests follow existing project patterns (see tests/ for examples)

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.