Modelli
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Correggi un test asincrono che lascia attivo un timer dopo un’asserzione fallita.
let resource;
try {
resource = await openTestResource();
await checkBehavior(resource);
} finally {
try {
await resource?.close();
} finally {
restoreTimers();
}
}Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Forza il fallimento e una preparazione interrotta, poi ripristina i timer e chiudi solo le risorse create dal test.
Confronta il comportamento effettivo con il risultato atteso. Se una verifica fallisce, indaga la causa prima di altre modifiche.
let resource;
try {
resource = await openTestResource();
await checkBehavior(resource);
} finally {
try {
await resource?.close();
} finally {
restoreTimers();
}
}Quando un test fallisce, il fallimento successivo può esserne una conseguenza anziché un altro difetto. Una risorsa aperta o un timer modificato possono cambiare l'ambiente di tutto ciò che segue. FlowLatch è un software Windows di programmazione con IA per indagare questa relazione nel progetto, tenendo vicini codice dei test e discussione sulla correzione.
Apri il test che fallisce e le funzioni ausiliarie che ne acquisiscono le risorse. Chiedi al modello collegato di seguirne la responsabilità da preparazione ad asserzioni e pulizia finale, inclusi i percorsi raggiunti quando un'operazione genera un'eccezione. Un'attività utile è verificare se la pulizia ripristina comunque i timer dopo un errore nella chiusura di una risorsa, anziché aggiungere semplicemente un'altra chiamata di pulizia.
Descrivi il fallimento osservato e lo stato atteso dal test successivo. Esamina il flusso di controllo proposto rispetto alla preparazione sia riuscita sia fallita. Esegui il test specifico, poi la suite circostante nell'ambiente esistente; un test che passa da solo può comunque lasciare uno stato condiviso alterato. Mantieni la correzione abbastanza mirata da spiegare perché ogni azione di pulizia appartiene a quel punto.
FlowLatch può collegarsi a endpoint supportati compatibili con OpenAI o Anthropic, incluso un modello di IA senza censura disponibile. Modello e server selezionati determinano comportamento delle risposte, supporto degli strumenti e capacità di contesto. Queste scelte supportano l'indagine; le prove delle esecuzioni dei test restano la base per accettare la modifica.
Fornisci l'asserzione che fallisce, le funzioni pertinenti di preparazione e pulizia e indica se il test passa da solo. Includi l'ordine di esecuzione quando noto. Rimuovi le credenziali dai log conservando i dettagli dell'errore che mostrano quale operazione è fallita.
Esamina cosa è stato effettivamente acquisito prima del fallimento. Una preparazione parziale può comunque lasciare stato da liberare, ma la pulizia deve considerare le risorse mai create. Chiedi una spiegazione di questi percorsi prima di accettare la correzione proposta.
Decidi quali passaggi di ripristino rimanenti devono comunque avvenire e come segnalare gli errori di pulizia. Prova esplicitamente questa decisione. Altrimenti un errore iniziale di chiusura può impedire il ripristino dei timer e far fallire il test successivo per una ragione estranea.
È una prova utile ma insufficiente per errori di stato condiviso. Esegui anche i test circostanti interessati ed esaminane i risultati. FlowLatch aiuta a verificare sorgenti e proposta; il runner del progetto fornisce le prove di esecuzione.
FlowLatch · Aggiornato 2026-10-25