self-review

tarafından 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…

npx skills add https://github.com/huggingface/diffusers --skill self-review

Self-review

Runs the same rubric as the @claude CI reviewer, so you catch issues before a maintainer does — but over your whole PR diff. (The CI scopes itself to src/diffusers/, tests/, and .ai/; for your own PR, also review your docs and scripts.) You're already on the branch with the conventions loaded, so: get the diff → review it against the rubric → report → iterate with the contributor until it's ready, then remind them to share the final notes on the PR.

1. Get the diff

git diff main...HEAD          # use your target branch if not main

If the branch trails main and the diff looks polluted with unrelated merged files, scope to your own commits: git log main..HEAD --oneline, then git show <commit>.

2. Read the rubric

references/review-rules.md is the canonical rubric (the CI pins it from main) — read it and review against it; don't rely on a remembered copy. For the areas you touched, also read references/code_style.md, references/models.md, references/pipelines.md, references/modular.md, references/testing.md, or references/pitfalls.md.

3. Report

  • Blocking issues — numbered. Each: title → explanation → file.py:line → impact. Cite the rule, e.g. Per references/models.md: "…only keep the inference path."
  • Non-blocking issues — same format, lower severity.
  • Dead code (advisory) — a table: path:line · Likely-dead / Used · reason.
  • Summary — short synthesis and a verdict (READY / NEEDS CHANGES), spelling out:
    • Fix before submitting — all blocking issues, and remove the flagged dead code.
    • Leave for the actual review — non-blocking issues that aren't obviously correct; raise these with the reviewer rather than guessing at them now.

Report only — do not edit files. Be concrete, cite the rule, review the whole diff, and don't invent issues or flag pure style.

4. Iterate until ready, then share

Expect several rounds: the contributor addresses findings, you review again. Keep working with them to fix as much as possible until the verdict is READY — the Leave for the actual review items are the only ones that should reach the reviewer unresolved. End the final round's report by reminding the contributor to share it on the PR (description or a comment) — it saves the reviewer a few rounds of back-and-forth. Never commit the notes as part of the diff.

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…
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.
Hugging Face Jobs
huggingface
Hugging Face Jobs altyapısında herhangi bir iş yükünü çalıştırın. UV betikleri, Docker tabanlı işler, donanım seçimi, maliyet tahmini, token ile kimlik doğrulama, sır yönetimi, zaman aşımı yapılandırması ve sonuç kalıcılığını kapsar. Veri işleme, çıkarım, deneyler, toplu işler ve Python tabanlı görevler dahil genel amaçlı hesaplama iş yükleri için tasarlanmıştır.