Fuzz testing: analyze existing repository state
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Tech-Stack
- kotlin
- Bereich
- testing-qa
Rechercherichtung
Start by searching the repository for randomized or property-based tests and inspecting test and CI configuration, including how JVM, native, and wasmJs tests run. Review the named parsing targets—skainet-io-gguf, skainet-io-safetensors, skainet-io-onnx, skainet-io-iree-params, tokenizer/BPE, skainet-lang, and skainet-compile—for relevant tests and TODOs or bug reports. Done means posting a concise evidence-based inventory and summary that can guide the design work in #981.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Sub-issue of #981 ("Enhance testing by adding fuzzing") — the A: ASSESS phase for that
proposal. Before designing or adopting anything, establish what's actually already here.
Goal
Inventory the repository's current state as it relates to fuzz testing, so #981's design phase
starts from facts rather than assumptions.
Tasks
- Search for any existing property-based / generative tests across the codebase (
kotlin.test
custom generators, hand-rolled randomized tests, anything resembling fuzzing today) —
distinguish these from ordinary parameterized/table tests. - Identify the highest-value fuzz targets: parsers and format readers are the classic fuzzing
sweet spot —skainet-io-gguf(GGUF),skainet-io-safetensors,skainet-io-onnx,
skainet-io-iree-params(irpa), the tokenizer/BPE code, and any binary/text format parsing
inskainet-lang/skainet-compile. - Check current test coverage tooling/config (if any) and whether coverage data is already
collected in CI, to know what a fuzzing effort would be building on top of vs. introducing
from scratch. - Note existing CI structure relevant to adding a new test category (build-logic conventions,
per-module test source sets, howjvmTest/native/wasmJstest execution differs — a fuzzer
is realistically JVM-only to start, given tooling maturity, so this matters for scoping). - Flag any known crash/hang/OOM bug reports or
TODO/FIXMEcomments near parsing code that
a fuzzer would likely have caught, as motivating examples.
Output
A short written summary (as a comment on this issue, or a doc page) other contributors can use
to scope #981's actual implementation plan — not code, just ground truth about what exists today.
Related
- Parent: #981
- Companion sub-issue (ecosystem research, can run in parallel): link added after creation
- Vorherrschende Sprache
- Kotlin
- Sterne
- 52
- Forks
- 15
- Ø Merge
- 1 T. 2 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 63
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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