simplify

โดย huggingface

ปรับโครงสร้างโค้ดหลังจากทดสอบผ่านแล้ว ซึ่งเป็นขั้นตอน "ปรับโครงสร้าง" ในวงจรแดง-เขียว-ปรับโครงสร้าง

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

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