Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Yapay zekâ ile kod çalışma alanı
Asenkron test temizliği
Doğrulama başarısızlığından sonra zamanlayıcı bırakan asenkron testi düzeltin.
● ● ●FlowLatch●
İş akışları · Asenkron test temizliği ×
let resource;
try {
resource = await openTestResource();
await checkBehavior(resource);
} finally {
try {
await resource?.close();
} finally {
restoreTimers();
}
}✳Doğrulama başarısızlığından sonra zamanlayıcı bırakan asenkron testi düzeltin.
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
Proje
Hatayı ve yarıda kalan kurulumu tetikleyip zamanlayıcıları geri yükleyin ve yalnızca testin kaynaklarını kapatın.
Uygulamadan önce inceleyin
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
İş akışları
let resource;
try {
resource = await openTestResource();
await checkBehavior(resource);
} finally {
try {
await resource?.close();
} finally {
restoreTimers();
}
}Başarısız testin sonraki çalıştırmayı etkilemesini önleyin
Bir test başarısız olduğunda sonraki hata başka bir kusur değil, onun sonucu olabilir. Açık kaynak veya değiştirilmiş zamanlayıcı, ardından gelen her şeyin ortamını değiştirebilir. FlowLatch, test kodunu ve onarım görüşmesini yakın tutarak projenizde bu ilişkiyi araştırmak için Windows yapay zeka kodlama yazılımıdır.
Başarısız testi ve kaynaklarını edinen yardımcıları açın. Bağlı modelden bir işlem istisna fırlattığında ulaşılan yollar da dahil olmak üzere sahipliği hazırlıktan doğrulamalara ve temizlemeye kadar izlemesini isteyin. Yararlı bir görev, yalnızca bir temizleme çağrısı daha eklemek yerine kaynak kapatma başarısız olduktan sonra temizlemenin zamanlayıcıları yine de geri yükleyip yüklemediğini incelemektir.
Gözlemlediğiniz hatayı ve sonraki testin beklediği durumu açıklayın. Önerilen kontrol akışını hem başarılı hem başarısız hazırlığa göre inceleyin. Mevcut ortamınızda odaklı testi, ardından çevresindeki test takımını çalıştırın; tek başına başarılı olan test yine de ortak durum bırakabilir. Onarımı her temizleme eyleminin neden orada olduğunu açıklayabilecek kadar dar tutun.
FlowLatch, mevcut bir sansürsüz yapay zeka modeli de dahil olmak üzere desteklenen OpenAI uyumlu veya Anthropic uç noktalarına bağlanabilir. Yanıt davranışını, araç desteğini ve bağlam kapasitesini seçilen model ile sunucu belirler. Bu seçimler araştırmayı destekler; değişikliği kabul etmenin temeli test çalıştırmalarınızdan gelen kanıttır.
Başarısız testin sonraki çalıştırmayı etkilemesini önleyin — düzenleme öncesi sorular
Aralıklı test takımı hatasına neler eklenmeli?
Başarısız doğrulamayı, ilgili hazırlık ve temizleme yardımcılarını ve testin tek başına başarılı olup olmadığını sağlayın. Biliniyorsa çalıştırma sırasını ekleyin. Hangi işlemin başarısız olduğunu gösteren hata ayrıntılarını koruyarak günlüklerden kimlik bilgilerini kaldırın.
Hazırlık yarıda başarısız olursa temizleme çalışmalı mı?
Hata öncesinde gerçekte nelerin edinildiğini inceleyin. Kısmi hazırlık yine de serbest bırakılacak durum bırakabilir; ancak temizleme hiç oluşturulmamış kaynakları hesaba katmalıdır. Önerilen onarımı kabul etmeden önce bu yolların açıklanmasını isteyin.
Temizleme eyleminin kendisi istisna fırlatırsa ne olur?
Kalan hangi geri yükleme adımlarının yine de çalışması gerektiğine ve temizleme hatalarının nasıl raporlanacağına karar verin. Bu kararı açıkça test edin. Aksi takdirde ilk kapatma hatası zamanlayıcıların geri yüklenmesini önleyip sonraki testi ilgisiz bir nedenle başarısız kılabilir.
Tek başına başarılı test araştırmayı bitirebilir mi?
Yararlı kanıttır ama ortak durum hataları için yeterli değildir. Etkilenen çevre testlerini de çalıştırın ve sonuçlarını inceleyin. FlowLatch kaynağı ve öneriyi incelemeye yardımcı olur; yürütme kanıtını proje çalıştırıcınız sağlar.
FlowLatch · Güncellendi 2026-10-25