implement

Làm cho các bài kiểm tra vượt qua. Gọi sau khi /write-tests tạo ra các bài kiểm tra thất bại.

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

/implement

Make failing tests pass with minimal code.

Usage

/implement

The implementer will automatically find failing tests from the most recent /write-tests run.

When to Use

  • After /write-tests has created failing tests
  • When you have specific tests that need implementation
  • Never before tests exist

When NOT to Use

  • No failing tests exist (run /write-tests first)
  • You want to add features not covered by tests
  • You want to refactor (use /simplify instead)

What It Does

  1. Finds the failing tests from /write-tests
  2. Reads tests to understand requirements
  3. Writes the minimum code to make tests pass
  4. Runs tests after each change
  5. Stops when ALL tests pass

Output

The implementer agent will produce:

## Implementation Complete

### Tests Passed
- `test_client_reset_returns_observation` ✓
- `test_client_step_advances_state` ✓
- `test_client_handles_invalid_action` ✓

### Changes Made
| File | Change |
|------|--------|
| `src/openenv/core/client.py` | Added `reset()` method |
| `src/openenv/core/client.py` | Added `step()` method |
| `src/openenv/core/client.py` | Added input validation |

### Verification

PYTHONPATH=src:envs uv run pytest tests/test_client.py -v All 3 tests passed


### Next Steps
- Mark todo as complete
- Consider `/simplify` if change was large
- Move to next pending todo

Rules

  1. Read the failing tests first to understand exactly what's needed
  2. Write the MINIMUM code needed to pass tests
  3. Run tests after each change to verify progress
  4. Do NOT add extra features not covered by tests
  5. Do NOT refactor existing code (that's /simplify's job)
  6. Stop when all tests pass

Anti-patterns (NEVER do these)

  • Adding features not covered by tests
  • Refactoring existing code
  • Writing additional tests (that's /write-tests's job)
  • Over-engineering solutions
  • Adding comments or documentation beyond what's necessary
  • "Improving" code that already works

Completion Criteria

Before returning, verify:

  1. ALL tests pass
  2. No new test failures introduced
  3. Implementation is minimal and focused

Philosophy

The implementer is a "code machine" - it takes test specifications and produces the minimal code to satisfy them. This keeps implementations focused and prevents scope creep.

Think of it as TDD's second phase: Red → Green → Refactor. You are "Green" - make tests pass, nothing more.

Thêm skills từ huggingface

sync-models
huggingface
Đồng bộ cấu hình mô hình của chat-ui với router HuggingFace — thêm mô tả cho các mô hình mới, gắn cờ cho các mô hình có khả năng suy luận, kích hoạt artifacts cho các mô hình từ 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
Tạo một endpoint SageMaker (thời gian thực hoặc bất đồng bộ) với tính năng tự động mở rộng, cảnh báo CloudWatch và gắn thẻ được bật theo mặc định. Sử dụng kỹ năng này bất cứ khi nào sắp tạo một…
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
Chọn container phục vụ phù hợp cho việc triển khai mô hình SageMaker và tìm URI hình ảnh hiện tại của nó. Sử dụng kỹ năng này bất cứ khi nào sắp triển khai một mô hình lên…
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
Tạo và quản lý tập dữ liệu trên Hugging Face Hub. Hỗ trợ khởi tạo kho lưu trữ, định nghĩa cấu hình/lời nhắc hệ thống, cập nhật hàng dữ liệu theo luồng, và truy vấn/chuyển đổi tập dữ liệu dựa trên SQL. Được thiết kế để hoạt động cùng với máy chủ HF MCP cho các quy trình làm việc tập dữ liệu toàn diện.
Hugging Face Evaluation
huggingface
Thêm và quản lý kết quả đánh giá trong thẻ mô hình Hugging Face. Hỗ trợ trích xuất bảng đánh giá từ nội dung README, nhập điểm số từ API Artificial Analysis, và chạy đánh giá mô hình tùy chỉnh với vLLM/lighteval. Hoạt động với định dạng siêu dữ liệu model-index.