implement

โดย huggingface

ทำให้การทดสอบผ่าน เรียกใช้หลังจาก /write-tests สร้างการทดสอบที่ล้มเหลว

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

/implement

Make failing tests pass with minimal code.

Usage

/implement

The implementer will automatically find failing tests from the most recent /write-tests run.

When to Use

  • After /write-tests has created failing tests
  • When you have specific tests that need implementation
  • Never before tests exist

When NOT to Use

  • No failing tests exist (run /write-tests first)
  • You want to add features not covered by tests
  • You want to refactor (use /simplify instead)

What It Does

  1. Finds the failing tests from /write-tests
  2. Reads tests to understand requirements
  3. Writes the minimum code to make tests pass
  4. Runs tests after each change
  5. Stops when ALL tests pass

Output

The implementer agent will produce:

## Implementation Complete

### Tests Passed
- `test_client_reset_returns_observation` ✓
- `test_client_step_advances_state` ✓
- `test_client_handles_invalid_action` ✓

### Changes Made
| File | Change |
|------|--------|
| `src/openenv/core/client.py` | Added `reset()` method |
| `src/openenv/core/client.py` | Added `step()` method |
| `src/openenv/core/client.py` | Added input validation |

### Verification

PYTHONPATH=src:envs uv run pytest tests/test_client.py -v All 3 tests passed


### Next Steps
- Mark todo as complete
- Consider `/simplify` if change was large
- Move to next pending todo

Rules

  1. Read the failing tests first to understand exactly what's needed
  2. Write the MINIMUM code needed to pass tests
  3. Run tests after each change to verify progress
  4. Do NOT add extra features not covered by tests
  5. Do NOT refactor existing code (that's /simplify's job)
  6. Stop when all tests pass

Anti-patterns (NEVER do these)

  • Adding features not covered by tests
  • Refactoring existing code
  • Writing additional tests (that's /write-tests's job)
  • Over-engineering solutions
  • Adding comments or documentation beyond what's necessary
  • "Improving" code that already works

Completion Criteria

Before returning, verify:

  1. ALL tests pass
  2. No new test failures introduced
  3. Implementation is minimal and focused

Philosophy

The implementer is a "code machine" - it takes test specifications and produces the minimal code to satisfy them. This keeps implementations focused and prevents scope creep.

Think of it as TDD's second phase: Red → Green → Refactor. You are "Green" - make tests pass, nothing more.

Skills เพิ่มเติมจาก huggingface

sync-models
huggingface
ซิงค์การกำหนดค่าโมเดลของ chat-ui กับเราเตอร์ของ HuggingFace — เพิ่มคำอธิบายสำหรับโมเดลใหม่ ทำเครื่องหมายโมเดลที่รองรับการให้เหตุผล เปิดใช้งาน artifacts สำหรับโมเดลที่มีขนาด 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
สร้าง SageMaker endpoint (แบบ real-time หรือ async) พร้อมเปิดใช้งาน autoscaling, CloudWatch alarms และ tagging โดยค่าเริ่มต้น ใช้สกิลนี้เมื่อใดก็ตามที่กำลังจะสร้าง...
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
เลือกคอนเทนเนอร์ serving ที่เหมาะสมสำหรับการปรับใช้โมเดล SageMaker และค้นหา image URI ปัจจุบันของมัน ใช้สกิลนี้ทุกครั้งที่กำลังจะปรับใช้โมเดลกับ...
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
สร้างและจัดการชุดข้อมูลบน Hugging Face Hub รองรับการเริ่มต้นพื้นที่เก็บข้อมูล การกำหนดคอนฟิก/พรอมต์ระบบ การสตรีมอัปเดตแถว และการค้นหา/แปลงชุดข้อมูลด้วย SQL ออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับเซิร์ฟเวอร์ HF MCP สำหรับเวิร์กโฟลว์ชุดข้อมูลที่ครอบคลุม
Hugging Face Evaluation
huggingface
เพิ่มและจัดการผลการประเมินในการ์ดโมเดลของ Hugging Face รองรับการดึงตารางประเมินจากเนื้อหา README การนำเข้าคะแนนจาก Artificial Analysis API และการรันการประเมินโมเดลแบบกำหนดเองด้วย vLLM/lighteval ทำงานร่วมกับรูปแบบ metadata model-index