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Maschinenübersetzung

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Testen

Die Testsuite befindet sich in tests/, außerhalb des pplx_export-Pakets, und läuft vollständig offline. Ihre API-förmigen Eingaben sind deterministische simulierte Daten, die unter tests/fixtures/ eingecheckt sind; Tests hängen nicht von Live-Diensten oder einer echten Benutzerkonfiguration ab.

Diese Seite enthält das aktuelle Testmodul-Inventar und den Arbeitsablauf für Mitwirkende. Informationen zum Regression-Design finden Sie unter Testsystemarchitektur. Informationen zum Eingabedatenvertrag finden Sie unter Test-Fixtures.

1. Tests ausführen

uv run pytest tests

pytest ist eine deklarierte Entwicklungsabhängigkeit. Die Suite garantiert:

  • Kein Netzwerk — simulierte Eingaben sind eingecheckt; netzwerkbezogene Pfade werden mit Fakes, tmp_path und monkeypatch abgedeckt.
  • Keine echte Benutzerkonfiguration — vor dem Importieren eines Produktionsmoduls erstellt tests/conftest.py eine prozesslokale temporäre Konfiguration und überschreibt PPLX_EXPORT_CONFIG. Jeder Test erhält dann seine eigene Platzhalterkonfiguration alice / bob und stellt die prozesslokale Platzhalterkonfiguration danach wieder her. Subprozess-Regressionen stellen sicher, dass eine fehlende oder beschädigte Aufruferkonfiguration die Testsammlung nicht beeinträchtigen kann.
  • Schnelles Feedback — am 25.07.2026 beobachtete das Projekt 435 Tests, die aus 32 test_*.py-Modulen gesammelt wurden, und führte die vollständige Suite in etwa 13–25 Sekunden bei lokalen Verifikationsläufen aus. Die Zählungen sind ein datierter Repository-Snapshot und werden wachsen.

Nützliche Auswahlen:

Befehl Effekt
uv run pytest tests vollständige Suite
uv run pytest tests/test_units.py ein Modul
uv run pytest tests -k snapshot Tests, deren Knoten-ID mit snapshot übereinstimmt
uv run pytest tests -x -q beim ersten Fehler anhalten, leise Ausgabe
uv run pytest --collect-only -q Anzahl der gesammelten Fälle aktualisieren

2. Aktuelles Modulinventar

Inventar, synchronisiert mit dem Repository am 27.07.2026:

Funktionale Familie Module Zweck
Render-Snapshots test_render_snapshots.py Alle simulierten Vollmodus- und reduzierten Szenario-Fixtures neu rendern, dann die eingecheckten Produkte byteweise vergleichen
Kern- und gemeinsame Dienstprogramme test_units.py Zustand, Drosselung, Planung, Normalisierung, Asset-Benennung, Moduserkennung, sichere Pfade und übergreifende Regressionen
Dokumentationsverträge, Fähigkeiten und Lokalisierung test_agent_skills.py
test_audit_docs.py
test_translate_docs.py		 Repository-lokale Fähigkeitsverträge plus isolierte Miniatur-Repository-Tests für den schreibgeschützten Dokumentationsauditor und die maschinelle Übersetzungspipeline
Konfiguration, Authentifizierung und Bootstrap test_config_external.py
test_cookie_profiles.py
test_credential.py
test_init.py		 Externe Konfigurationsisolierung, Cookie-Quellprofile, Anmeldeinformationsauswahl und Initialisierung
Rendering- und Workflow-Semantik test_interruptions.py
test_stub_workflows.py
test_answer_variants.py
test_answer_variant_logging.py
test_relations.py		 Workflow-Zuordnung, Unterbrechungszustände, Antwortvarianten, Audit-Logging und Beziehungskanten
Offline-Archiv- und Indexwartung test_search_mode_backfill.py
test_sync_deleted.py
test_status.py		 Anreicherung, Wiederaufnahme/Idempotenzverhalten, Kontenübergreifende Löscherkennung, Endzustände und die Offline-Zustandskonto-/Änderungsberichtsebenen
Review-Regressionen 16 test_fix_*.py-Module, unten aufgeführt Korrekturen, die aus Review-Ergebnissen abgeleitet wurden; Modulnamen behalten die Review-Herkunft bei

2.1 Review-Regressions-Herkunft

Review-Identifikatoren erklären, warum eine Regression existiert; sie sind nicht die primäre Architektur der Testsuite. Die Zuordnung ist bewusst viele-zu-viele: Ein Modul kann mehrere Ergebnisse abdecken, und ein Ergebnis kann auch Fälle zu einem bestehenden thematischen Modul hinzufügen.

Herkunft Dedizierte Module
N-Review test_fix_n01_inline_assets.py, test_fix_n02_spaces_link.py, test_fix_n03_n12.py, test_fix_n04_cookies.py, test_fix_n05_n06_n09.py, test_fix_n07_usage_checkpoint.py, test_fix_n08_throttle_overflow.py, test_fix_n10_table_header.py, test_fix_n11_batch_total.py
V3-Review test_fix_v301_nested_sources_text.py, test_fix_v305_export_products.py
V4-Review test_fix_v401_thread_dir_migration.py, test_fix_v402_manifest_count.py, test_fix_v403_handle_assets_idempotency.py, test_fix_v405_ask_post_steps.py
V5-Review test_fix_v5_review.py, plus gezielte Ergänzungen zu bestehenden thematischen Modulen
V6-Review test_fix_v6_atomic_writes.py

Die Modul-Docstrings bleiben die maßgebliche Erklärung des alten Verhaltens, des korrigierten Verhaltens und der Regressionsgrenze jedes Befunds.

3. Wie Snapshot-Tests den Produktions-Neu-Render-Pfad wiederverwenden

Snapshot-Tests implementieren keinen parallelen Renderer:

  1. render_fixture in tests/conftest.py kopiert die simulierten raw_entries.json, optionales raw_blocks.json und thread.json eines Fixtures in ein temporäres Verzeichnis.
  2. Es ruft pplx_export.commands.rerender_cmd.rerender auf, dieselbe Funktion, die von pplx-export re-render verwendet wird.
  3. Die rendered-Fixture-Factory gibt die frische Ausgabe und das eingecheckte golden/-Verzeichnis des Fixtures zurück.
  4. Tests vergleichen conversation.md und jedes turns/turn_*.md byteweise.

Inhaltsinvarianten ergänzen die Byte-Gleichheit: Antworten dürfen nicht auf den leeren (无)-Platzhalter kollabieren, und Dict-Repr-Überreste wie {'type': ... dürfen nicht in gerenderten Text gelangen.

4. Hinzufügen eines Tests

  • Vorhandene Logik — fügen Sie einen Test zum passenden thematischen Modul hinzu. Verwenden Sie tmp_path, Fakes und monkeypatch; greifen Sie niemals auf das Netzwerk oder echtes ~/.config zu.
  • Fehlerregression — bevorzugen Sie das passende thematische Modul. Erstellen Sie ein test_fix_<lineage>_<slug>.py-Modul, wenn das Beibehalten der Review-Herkunft die Rückverfolgbarkeit wesentlich verbessert; gehen Sie nicht von einem Modul pro Befund aus.
  • Render-Regression — fügen Sie ein simuliertes Fixture hinzu oder reduzieren Sie es, regenerieren Sie seine goldenen Produkte mit dem Wartungswerkzeug, und registrieren Sie es dann in test_render_snapshots.py oder fügen Sie szenariospezifische Assertions hinzu.

Folgen Sie dem benachbarten Stil: Typannotationen, from __future__ import annotations und zweisprachige Modul-Docstrings.

5. Siehe auch