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Effective coverage gate compares a floored percentage instead of the unrounded value

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
78/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
testing-qa

Línea de trabajo

Start with score_coverage/effective_coverage.py around the flooring logic and score_coverage/generate_coverage_html.py around the gate’s use of report.json. Reproduce the 99,999/100,000 case through the real generate_coverage_html CLI with and without the empty YAML, then add coverage for a threshold between the displayed and actual percentages. Done means both paths compare the unrounded value while displayed values remain floored.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

bug

Found while reviewing the architecture documentation. Verified against upstream HEAD d99515b87bbe1dde89984403e9c330d640fc5d33 using synthetic report archives and the real generate_coverage_html CLI (no gate/justification mocks).

The effective gate reads summary.effective_line_coverage_pct from report.json, but that field is already floored to two decimal places. This can reject coverage that meets the configured threshold and makes an empty justification YAML change the gate verdict.

Reproduction

Use a report zip whose LLVM HTML Totals row and LCOV both contain 99,999 covered lines out of 100,000. Set COVERAGE_THRESHOLD=99.995.

  • Without YAML: raw 99.999%, exit 0.
  • With a valid YAML containing version: 1 and justifications: []: effective value stored as 99.99%, exit 1.

Both results were reproduced through the real CLI and effective coverage calculation with synthetic report inputs.

Expected

Both paths compare the unrounded percentage against the threshold. Display values may remain floored as required by the effective-report requirement. The gate should reconstruct its value from validated counts or receive a separate full-precision value.

This violates tool_req__coverage_gate_unrounded. Add coverage for a fractional threshold between the displayed and actual value, using an empty YAML to prove raw/effective parity.

Relevant code
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
0
Forks
3
Merge medio
21 h 15 min
PR fusionados (30 d)
14

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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