Detect flaky tasks across runs
Los mantenedores suelen responder en 1 día
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- testing-qa
Línea de trabajo
Start by reading the run history storage under src/meridian/store/ and the task model in src/meridian/models/task.py, then trace how reports are produced. Determine what evidence the stored runs provide for comparing a task’s pass rate with chance variation. Done means a report identifies flaky tasks and includes the evidence supporting each flag.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Context
Some tasks pass in one run and fail in the next with the same agent. They add noise to every verdict.
What to do
Using stored run history, flag tasks whose pass rate varies more than chance would explain, and suggest quarantining them (tasks already support state: quarantined).
Done when
A report lists flaky tasks with the evidence.
Where to look
src/meridian/store/, src/meridian/models/task.py
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Generated by Claude Code
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Merge medio
- 1 h 54 min
- PR fusionados (30 d)
- 14
Preparar el entorno
- Incluye un Dockerfile o un 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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