write-tests

tarafından huggingface

Gereksinimlerden başarısız testler yaz. Her bir todo için /implement öncesinde çağır.

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)

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.