work-on-issue

โดย huggingface

เริ่มทำงานกับ GitHub issue แยกแยะความต้องการ สร้าง worktree และตั้งค่าระบบงาน TDD

npx skills add https://github.com/huggingface/openenv --skill work-on-issue

/work-on-issue

Start focused work on a GitHub issue using TDD workflow.

EXECUTE THESE STEPS NOW

When this skill is invoked, you MUST execute these steps immediately. Do NOT just describe what will happen - actually do it.

Step 1: Parse Issue Number

Extract the issue number from $ARGUMENTS:

  • Remove # prefix if present
  • The issue number is: $ARGUMENTS

Step 2: Spawn Issue Worker Agent

Use the Task tool to spawn the issue-worker agent:

Task tool:
  subagent_type: issue-worker
  prompt: "Read GitHub issue #<NUMBER> and extract:
    1. Goal - what the user wants to achieve
    2. Acceptance criteria - specific testable requirements
    3. Edge cases and constraints
    4. Suggested PR split if complex"

Wait for the agent to return requirements.

Step 3: Create Worktree

After receiving requirements, run this command:

.claude/scripts/worktree-create.sh issue-<NUMBER>-<short-description>

Where <short-description> is 2-3 words from the goal (e.g., add-mcp-tools).

Step 4: Activate TDD Enforcement

Activate TDD enforcement in the new worktree. This uses tdd-state.sh's direct-execution mode so it works in a single Bash call:

cd .worktrees/issue-<NUMBER>-<short-description> && bash .claude/hooks/tdd-state.sh activate <NUMBER>

This writes .tdd-session.json to the worktree root, which all hooks check. Without this step, hooks would not block direct edits.

Step 5: Create Todos

Use TodoWrite to create a todo for EACH acceptance criterion:

TodoWrite:
  todos:
    - content: "Test: <acceptance criterion 1>"
      status: pending
      activeForm: "Testing <criterion 1>"
    - content: "Test: <acceptance criterion 2>"
      status: pending
      activeForm: "Testing <criterion 2>"
    ...

Step 6: Begin TDD Cycle

Immediately invoke /write-tests for the first todo.

DO NOT stop and wait for user input. Start the TDD cycle now.


When to Use

  • Starting work on a GitHub issue
  • You want TDD enforcement (opt-in via this skill)
  • You want isolated work (no branch switching)

When NOT to Use

  • Quick exploration (just stay in main repo)
  • Already in a worktree for this issue
  • Issue doesn't exist in GitHub

Workflow Overview

/work-on-issue #42
    ↓
Step 1: Parse "42" from arguments
    ↓
Step 2: Spawn issue-worker → get requirements
    ↓
Step 3: Create worktree issue-42-<name>
    ↓
Step 4: Activate TDD enforcement (.tdd-session.json)
    ↓
Step 5: Create todos from acceptance criteria
    ↓
Step 6: Invoke /write-tests → begin TDD cycle

Important

This skill runs in the MAIN conversation context (not forked) because it needs to:

  1. Spawn the issue-worker agent and receive its results
  2. Run worktree-create.sh script
  3. Create todos that persist in the conversation
  4. Invoke /write-tests to continue the workflow

The issue-worker agent runs in a forked context and returns requirements.

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