write-tests

Viết các bài kiểm tra thất bại từ yêu cầu. Gọi cho mỗi việc cần làm trước khi /implement.

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)

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.