rfc-check

Xác định xem các thay đổi được đề xuất có yêu cầu RFC hay không. Sử dụng khi lập kế hoạch cho các thay đổi quan trọng, trước khi bắt đầu công việc lớn, hoặc khi được hỏi liệu có cần RFC hay không.

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]

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.