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Skill · Version 1.0.0

Minimale API-Reproduktionen

Reduziert komplexe Backendfehler auf reproduzierbare Anfragen und künstliche Testdaten ohne Offenlegung echter Kundendaten.

api-data-fixture-reproduction

Teammitglieder mit diesem Skill

Entdecke, wie der Skill hilft

Wann ist der Skill hilfreich?

Nutze dies, wenn ein Backendfehler nur mit bestimmten Datensätzen oder Anfrageinhalten auftritt.

Wobei hilft er dir?

  • Reduziert Anfragen auf die Header und Felder, die den Fehler auslösen.
  • Erstellt kleine synthetische Datensätze mit relevanten Beziehungen ohne kopierte Kundendaten.
  • Untersucht Nullwerte, Unicode, numerische Grenzen und gleiche Zeitstempel bei der Seitennavigation.

Das könntest du fragen

Reproduziere übersprungene Bestellungen mit drei künstlichen Datensätzen und der kleinsten fehlerauslösenden Anfrage. Rufe alle Seiten ab und vergleiche ihre Kennungen mit den drei Testdatensätzen. Die Reproduktion soll genau den an der Seitengrenze verlorenen Auftrag zeigen.

Ausführliche Dokumentation

Hier findest du die ursprüngliche Anleitung, Beispiele und Prüfschritte des Skills in ihrer Originalsprache.

Details…Weniger anzeigen

API & Data Fixture Reproduction

When to Use

Use when reproducing backend API errors, webhook failures, ORM/SQL query bugs, pagination/filtering anomalies, serialization crashes, or permission edge cases.

Isolating the Minimal Request & Payload

1. Capture & Strip the HTTP Request

When starting from a complex frontend flow, HAR capture, or webhook log:

  • Extract the exact HTTP method, URL path, query string, headers (Content-Type, Accept, Accept-Language, Authorization, Idempotency-Key, custom tenant headers), and request body.
  • Replay the request in an isolated integration test or fetch script.
  • Apply Delta Debugging to the payload and headers: strip optional fields and headers one group at a time until only the exact fields and values required to trigger the bug remain.
2. High-Yield Data Boundary & Edge-Case Triggers

When a bug report says "fails for certain records/users," check these data shapes first:

  • Nullability & Empty Collections: null vs. undefined vs. "" (empty string) vs. [] (empty array); parent records with 0 children vs. 1 child vs. > page_size children; soft-deleted (deleted_at IS NOT NULL) or archived foreign-key relations.
  • Unicode, Encoding & Special Characters: Multi-byte UTF-8 emojis (👨‍👩‍👧‍👦), accented characters (ő, ű, ß), right-to-left text, zero-width spaces (\u200B), SQL wildcard characters (%, _, \), regex metacharacters ([, (, *, +, ?), and quotes/newlines in CSV/JSON strings.
  • Numeric & Financial Boundaries: 0, -0, negative numbers, floating-point precision (0.1 + 0.2), Number.MAX_SAFE_INTEGER (9007199254740991), BigInt serialization, and NaN / Infinity.
  • Pagination & Sorting Ties: Duplicate sort timestamps (created_at ties across page boundaries causing skipped or duplicated rows in LIMIT/OFFSET or cursor pagination).
3. Build Minimal, Anonymized Database Fixtures
  • Never copy raw production database dumps containing customer PII, real emails, passwords, or live API credentials into a test environment.
  • Build a Minimal Synthetic Fixture (1–3 rows with anonymized/fake identifiers) that preserves the exact relational topology and column values responsible for the bug:
    • Example: If a query fails when a user belongs to two organizations where one subscription is canceled and the other is active, seed exactly 1 user + 2 org memberships with those two states.
  • Verify that running the API endpoint or service method against this minimal fixture deterministically reproduces the exact SQL error, wrong aggregation, or 500 exception.

Enthaltene Dateien 1

  • SKILL.md