← Hibajavítás adatlapja

Skill · 1.0.0 verzió

Minimális API-hibareprodukció

Összetett háttérrendszeri hibából kis reprodukálható kérést és mesterséges adatkészletet készít valódi ügyféladat felfedése nélkül.

api-data-fixture-reproduction

Ezt a skillt használó ügynökök

Nézd meg, miben segít

Mikor hasznos?

Akkor használd, ha egy háttérrendszeri hiba csak bizonyos rekordokkal vagy kérésadatokkal jelentkezik.

Miben segít neked?

  • A hibát kiváltó fejlécekre és mezőkre szűkíti a kérést.
  • Kevés mesterséges rekorddal őrzi meg a lényeges kapcsolatokat ügyféladatok másolása nélkül.
  • Vizsgálja a null értékeket, Unicode-karaktereket, számszéleket és azonos lapozási időbélyegeket.

Például ezt kérheted

Reprodukálj kimaradó rendeléseket három mesterséges, azonos időbélyegű rekorddal és a legkisebb hibás kéréssel. Kérd le az összes oldalt, és vesd össze az azonosítókat a három tesztrekorddal. Látszódjon pontosan, melyik rendelés tűnik el az oldalak határán.

Részletes dokumentáció

Itt a skill eredeti útmutatóját, példáit és ellenőrzési szempontjait olvashatod az eredeti nyelven.

Részletek…Összecsukás

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.

Csomagban lévő fájlok 1

  • SKILL.md