write-tests

โดย huggingface

เขียนเทสที่ล้มเหลวจากข้อกำหนด เรียกใช้สำหรับแต่ละสิ่งที่ต้องทำก่อน /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)

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