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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- docker
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Empieza leyendo TESTS.md y la documentación existente del test-runner. Documenta los workflows compartidos, solution_script, los resultados esperados, el comportamiento de ejecución, el uso de imágenes offline y los ejemplos de results.json mencionados en el issue. Confirma con los maintainers el alcance del modo offline opcional antes de considerarlo parte del trabajo; se considera terminado cuando los workflows documentados y la interpretación de los resultados sean claros para los estudiantes.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
@pfertyk, some thoughts on the TESTS.md setup.
First, we want to explain the commonalities of both workflows. We want to explain the structure of the tests, what's being passed in as solution_script, and what's being returned by each test as [expected, ...some code...]. We should highlight all tests are executed currently, since other tracks support tests being set to pending if you're working offline. Then you just enable each test after the previous one fails until all passed. That's not relevant since both workflows use the test runner so students should be aware all tests will be run for both.
We should also highlight how to pull down the test runner image for offline testing. To that end, maybe the test runner should have an optional mode for students. They navigate to their solution folder and run "docker test runner whatever --offline". The test runner picks up the current folder, parses the slug out, and then uses the current folder as the output directory for the results.json. Then we just need to highlight what the results.json is and how to read it (preferably with examples).
- Lenguaje dominante
- GDScript
- Estrellas
- 8
- Forks
- 10
- Merge medio
- 2 h 57 min
- PR fusionados (30 d)
- 70
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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