rfc-check

tarafından huggingface

Önerilen değişikliklerin bir RFC gerektirip gerektirmediğini belirleyin. Önemli değişiklikler planlarken, büyük bir işe başlamadan önce veya bir RFC'nin gerekli olup olmadığı sorulduğunda kullanın.

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

RFC Check

Determine if proposed changes require an RFC (Request for Comments).

Instructions

  1. Identify changed files using git diff --name-only or provided context

  2. Apply RFC criteria:

    RFC Required:

    • New APIs in src/openenv/core/
    • Breaking changes to existing APIs
    • New abstractions or design patterns
    • Changes affecting the two-interface model (WebSocket/MCP separation)
    • Major architectural decisions

    RFC Not Required:

    • Bug fixes
    • Documentation updates
    • Minor refactoring (no API changes)
    • New example environments (unless introducing new patterns)
    • Dependency updates
    • Test additions
  3. Check against existing RFCs in rfcs/ for conflicts or dependencies

Analysis Steps

  1. List all files being changed
  2. Identify any files in src/openenv/core/
  3. Check for public API signature changes
  4. Look for new abstractions or patterns
  5. Review existing RFCs for related decisions

Output Format

## RFC Analysis

### Files Changed
- [list of files]

### Core Files Touched
- [any files in src/openenv/core/, or "None"]

### API Changes
- [any signature changes to public APIs, or "None"]

### New Patterns/Abstractions
- [any new patterns introduced, or "None"]

### Verdict: NOT REQUIRED / RECOMMENDED / REQUIRED

### Reasoning
[Explanation of decision based on criteria above]

### If RFC Needed
- Suggested title: "RFC NNN: [title]"
- Related RFCs: [list any related existing RFCs]
- Key decisions to document: [list]

RFC Template Reference

If an RFC is needed, use the template in rfcs/README.md:

# RFC NNN: Title

**Status**: Draft
**Created**: YYYY-MM-DD
**Authors**: @username

## Summary
[1-2 paragraph overview]

## Motivation
[Problem Statement + Goals]

## Design
[Architecture Overview, Core Abstractions, Key Design Decisions]

## Examples
[Code samples demonstrating usage]

huggingface tarafından daha fazla skill

sync-models
huggingface
Sohbet arayüzünün model yapılandırmasını HuggingFace yönlendiricisiyle senkronize edin — yeni modeller için açıklamalar ekleyin, akıl yürütme yapabilenleri işaretleyin, 32B+ modeller için yapıtları etkinleştirin…
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
Otomatik ölçeklendirme, CloudWatch alarmları ve etiketleme varsayılan olarak etkin olan bir SageMaker uç noktası (gerçek zamanlı veya async) oluşturun. Bir… oluşturulacaksa bu beceriyi kullanın.
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
SageMaker model dağıtımı için doğru sunucu konteynerini seçin ve mevcut görüntü URI'sini bulun. Bir modeli dağıtmayı planlarken bu beceriyi kullanın.
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
Hugging Face Hub'da veri kümeleri oluşturun ve yönetin. Depo başlatma, yapılandırma/sistem istemleri tanımlama, satır güncellemelerini akışla aktarma ve SQL tabanlı veri kümesi sorgulama/dönüştürme işlemlerini destekler. Kapsamlı veri kümesi iş akışları için HF MCP sunucusuyla birlikte çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
Hugging Face Evaluation
huggingface
Hugging Face model kartlarında değerlendirme sonuçları ekleyin ve yönetin. README içeriğinden değerlendirme tablolarını çıkarma, Artificial Analysis API'den puanları içe aktarma ve vLLM/lighteval ile özel model değerlendirmeleri çalıştırmayı destekler. Model-index meta veri formatıyla çalışır.