← Hibajavítás adatlapja
Nézd meg, miben segít
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
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.
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
fetchscript. - 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:
nullvs.undefinedvs.""(empty string) vs.[](empty array); parent records with0children vs.1child vs.> page_sizechildren; 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),BigIntserialization, andNaN/Infinity. - Pagination & Sorting Ties: Duplicate sort timestamps (
created_atties across page boundaries causing skipped or duplicated rows inLIMIT/OFFSETor 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
canceledand the other isactive, seed exactly 1 user + 2 org memberships with those two states.
- Example: If a query fails when a user belongs to two organizations where one subscription is
- Verify that running the API endpoint or service method against this minimal fixture deterministically reproduces the exact SQL error, wrong aggregation, or
500exception.
Csomagban lévő fájlok 1
SKILL.md
