Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Reparați testul asincron care lasă un temporizator activ după o aserțiune eșuată.
let resource;
try {
resource = await openTestResource();
await checkBehavior(resource);
} finally {
try {
await resource?.close();
} finally {
restoreTimers();
}
}Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Forțați eroarea și pregătirea întreruptă, apoi restaurați temporizatoarele și închideți doar resursele testului.
Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.
let resource;
try {
resource = await openTestResource();
await checkBehavior(resource);
} finally {
try {
await resource?.close();
} finally {
restoreTimers();
}
}Când un test eșuează, următorul eșec poate fi o consecință, nu un alt defect. O resursă deschisă sau un temporizator modificat poate schimba mediul pentru tot ce urmează. FlowLatch este un program de dezvoltare cu IA pentru Windows pentru investigarea acestei relații în proiect, ținând aproape codul testului și discuția remedierii.
Deschide testul care eșuează și funcțiile care îi alocă resursele. Cere modelului conectat să urmărească responsabilitatea de la pregătire, prin aserțiuni, până la eliberare, inclusiv traseele atinse când o operație aruncă o excepție. O sarcină utilă este verificarea restaurării temporizatoarelor chiar dacă închiderea unei resurse eșuează, nu simpla adăugare a încă unui apel de curățare.
Descrie eșecul observat și starea așteptată de testul următor. Revizuiește fluxul de control propus atât pentru pregătire reușită, cât și eșuată. Rulează testul vizat, apoi suita din jur în mediul existent; un test care trece singur poate lăsa totuși stare partajată în urmă. Păstrează remedierea suficient de restrânsă încât să poți explica de ce aparține acolo fiecare acțiune de curățare.
FlowLatch se poate conecta la endpointuri compatibile cu OpenAI sau Anthropic acceptate, inclusiv la un model disponibil de IA fără cenzură. Modelul și serverul selectate determină comportamentul răspunsurilor, instrumentele disponibile și capacitatea contextului. Aceste alegeri susțin investigarea; dovezile din rulările testelor rămân baza acceptării modificării.
Oferă aserțiunea care eșuează, funcțiile relevante de pregătire și eliberare și precizează dacă testul trece singur. Include ordinea execuției când este cunoscută. Elimină autentificarea din jurnale, păstrând detaliile erorii care arată operația eșuată.
Verifică ce s-a alocat efectiv înainte de eșec. O pregătire parțială poate lăsa stare de eliberat, dar curățarea trebuie să țină cont de resursele care nu au fost create niciodată. Cere explicarea acelor trasee înainte de a accepta remedierea propusă.
Decide ce pași rămași de restaurare trebuie să ruleze în continuare și cum trebuie raportate erorile de curățare. Testează explicit decizia. Altfel, un eșec inițial al închiderii poate împiedica restaurarea temporizatoarelor și face testul următor să eșueze dintr-un motiv fără legătură.
Este o dovadă utilă, dar insuficientă pentru eșecuri legate de starea partajată. Rulează și testele afectate din jur și inspectează rezultatele. FlowLatch ajută la revizuirea sursei și propunerii; executorul proiectului furnizează dovezile execuției.
FlowLatch · Actualizat 2026-10-25