Detect flaky tasks across runs
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 55/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- testing-qa
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Merge medio
- 1h 54m
- PR unite (30g)
- 14
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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