Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Provide failure, flaky test, and regression-focused summaries

Aperta
  • Qualcosa non va?
#2,097 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
analytics

Direzione di ricerca

Inizia dalle domande aperte dell'issue sui riepiloghi predefiniti, sulle distinzioni tra failure, error e flaky, sui fallimenti ripetuti tra ambienti diversi e su A/B Comparison. Esamina il modo in cui il dashboard e i meccanismi di reporting/notifica presentano attualmente i risultati dei test; il lavoro è completato quando esiste un design del riepilogo concordato che identifica failure, test flaky e regressioni senza richiedere l'ispezione individuale dei risultati riusciti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Context

Maintainers running large test suites generally do not need to inspect successful results individually. User feedback highlighted workflows where thousands of tests run regularly, while the information requiring attention is primarily failures, flaky tests, errors, and newly introduced regressions.

Displaying large amounts of successful results makes it harder to identify actionable information.

Goal

Provide concise summaries focused on results that require developer attention. A maintainer should be able to quickly understand what failed, what appears flaky, and what changed compared with previous runs without navigating through large sets of successful results.

Points to discuss
• What should appear in the default summary.
• Distinction between failure, error, and flaky results.
• How flaky behavior should be detected and represented.
• Grouping repeated failures across environments.
• Integration with A/B Comparison.
• Whether summaries should be reusable by both the dashboard and reporting/notification mechanisms.

Lingua principale
Python
Stelle
10
Fork
32
Merge medio
5g 22h
PR unite (30g)
19

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di kernelci/dashboard

Tutte le issue di kernelci/dashboard

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.