Flaky test: tests/migrate/test_memory_import.py::test_routes sees the import still running on Windows CI
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 76/100
Línea de trabajo
Lee tests/migrate/test_memory_import.py, especialmente test_routes alrededor de la línea 497, e inspecciona cómo consulta GET /api/import/memory/job después de aplicar la importación. Ejecuta esa prueba y comprueba que espera de forma fiable a que termine, en lugar de fallar cuando el trabajo en segundo plano tarda más en Windows. El objetivo es que la prueba pase sin necesitar reintentos poco fiables.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
tests/migrate/test_memory_import.py::test_routes failed once on Windows CI and passed on a re-run.
Where: branch feat/386-outcome-checks-2, run 38908685415 attempt 1, Engine tests (windows-latest): 1 failed, 2304 passed in 20:11.
What failed: line 497, assert now["id"] == job["id"] and now["status"] == "done" and now["facts"] == 3: the import job was still running.
Likely cause: after POST /api/import/chatgpt/apply the test polls GET /api/import/memory/job at most 200 times with time.sleep(0.02), about 4 seconds plus request time. The import runs in the background on the app's event loop and writes memories to SQLite; on a busy Windows runner with -n auto that took longer than the polling budget. Nothing was wrong with the result, only the wait.
Possible fix: poll against a deadline (e.g. 30 s) rather than a fixed number of 20 ms sleeps, or wait on the job's completion event.
Until fixed it is marked @pytest.mark.flaky(reruns=2), and CI's rerun summary lists it whenever it needs a rerun.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 702
- Forks
- 113
- Merge medio
- 5 h 7 min
- PR fusionados (30 d)
- 160
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una 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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