[deep-report] Daily Max Ai Credits Test failures aren't flagged intentional_failure, skewing success-rate rollups
Los mantenedores suelen responder en 1 día
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 65/100
Línea de trabajo
El issue no indica los archivos de clasificación ni las pruebas. Empieza por localizar dónde las herramientas de logs derivan o etiquetan intentional_failure y, después, compara el tratamiento de “Daily Max Ai Credits Test” con el de su prueba hermana “Daily Credit Limit Test”. Confirma que las ejecuciones con fallos esperados están etiquetadas correctamente y ejecuta las pruebas pertinentes; el trabajo estará terminado cuando los fallos esperados queden excluidos de los cálculos agregados de la tasa de éxito.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Description
This week's fleet-log sample shows "Daily Max Ai Credits Test" had 7 runs with 3 failures, all driver_exit-type consistent with its per-run max-ai-credits guardrail firing as designed — but none of the 3 failed runs were flagged intentional_failure: true in the logs tool's metadata, unlike its sibling "Daily Credit Limit Test" (14/14 flagged correctly). This means fleet-wide success-rate rollups that exclude intentional_failure runs currently miss this workflow and undercount its expected failures as real regressions.
Expected Impact
Keeps weekly/fleet success-rate reporting accurate by correctly classifying this guardrail test's expected failures, preventing a recurring false signal in health reports.
Suggested Agent
General Go agent working on the agenticworkflows/logs-classification tooling (wherever intentional_failure is derived/tagged)
Estimated Effort
Quick (< 1 hour — likely a missing name/pattern match in the classification logic)
Data Source
DeepReport fleet-health log analysis, 2026-09-30 to 2026-10-07 (agenticworkflows logs sampling)
Generated by 🔬 Deep Report · claude · agent · 553.8 AIC · ⌖ 7.81 AIC · ⊞ 7.1K · ◷
- expires on Oct 8, 2026, 5:41 PM UTC-08:00
- Lenguaje dominante
- Go
- Estrellas
- 5.4k
- Forks
- 576
- Merge medio
- 8 h 11 min
- PR fusionados (30 d)
- 798
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Incluye un Dockerfile o un 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.
Más de github/gh-aw
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[duplicate-code] Duplicate Code: pull_request event detection duplicated across safe_update filesAbiertoautomated-analysis code-quality cookie refactoring
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github/gh-aw#66933 · 12 comentarios ·
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