simplify

tarafından huggingface

Testler geçtikten sonra kodu yeniden düzenle. Red-Green-Refactor'ün "Refactor" aşaması.

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

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.