'regression' 검색 결과

claude-flow v3의 시작 시간, 검색 속도와 메모리 사용량을 측정해 개선 목표 달성 여부를 검증합니다. 지속적인 성능 감시와 저하 감지, 최적화 방안 검토도 지원합니다.

• v3 최적화 전후의 성능을 비교합니다
• 검색 속도와 메모리 사용량을 평가합니다
• 지속적으로 성능 저하를 감지합니다

코드 성능 측정과 벤치마크로 느린 처리와 메모리 부담을 조사합니다. 같은 조건에서 비교할 수 있는 기록을 남기며 측정 결과에 따라 최적화를 진행합니다.

• 느린 처리의 원인을 조사할 때
• 변경 전후의 성능을 비교할 때
• 메모리 부담이 클 때 성능을 측정할 때

의존성을 대신하는 모의 객체로 실패 테스트부터 최소 구현과 코드 정리까지 테스트 주도 개발을 진행하고, 최종 대상 테스트와 회귀 테스트의 실행 결과를 기록합니다.

• 기능 구현 전에 기대 동작을 정의합니다
• 외부 의존성을 모의 객체로 바꿔 검증합니다
• 테스트 통과를 유지하며 코드를 정리합니다

코드와 의존 패키지에서 알려진 취약점, 직접 기록된 비밀 정보, 위험한 코드 패턴을 찾습니다. 탐지 위치를 확인하고 오탐을 제외해 보고합니다.

• PR로 보안 문제가 늘었는지 확인할 때
• 인증이나 입력 처리의 위험한 코드를 찾을 때
• 운영 환경 배포 전에 보안을 점검할 때

저장된 비용 집계 JSON 두 개를 비교해 총액과 모델별 증감을 표시합니다. 금액, 증가율, 토큰 유형별 임계값으로 PR에 따른 비용 증가를 감지합니다.

• PR 전후 비용 비교
• 비용 변화의 주요 원인 모델 확인
• PR 검사에 비용 증가 상한 설정

기록된 브라우저 세션을 단계별로 비교해 스크린샷과 페이지 구조의 차이를 조사합니다. 최초 차이와 전체 유사도를 정리해 화면 변경이나 재실행을 검증합니다.

• 화면 변경 후 시각적 오류 조사
• 재실행과 원래 조작 기록의 일치 확인
• 같은 폼 조작의 A/B안 비교

claude-flow v3의 시작 시간, 검색 속도와 메모리 사용량을 측정해 개선 목표 달성 여부를 검증합니다. 지속적인 성능 감시와 저하 감지, 최적화 방안 검토도 지원합니다.

• v3 최적화 전후의 성능을 비교합니다
• 검색 속도와 메모리 사용량을 평가합니다
• 지속적으로 성능 저하를 감지합니다

Reproduce and fix LazyCodex or Codex defects in a temporary workspace. Verify the change with regression tests and real usage, then deliver an upstream Codex pull request or a LazyCodex issue containing the tested patch.

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• Implement and verify a reproducible bug fix
• Submit an upstream Codex pull request
• Deliver a tested LazyCodex patch in an issue

Clean up AI-generated code in branch changes or selected files while preserving behavior. Establish passing regression tests first, then remove unnecessary code and complexity, run project quality checks, and report both changes and skipped issues.

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• Cleaning up recent AI-generated changes
• Removing redundant comments and dead code
• Simplifying duplication and excessive complexity

Guide test writing, updates, and reviews in Remotion by checking observable user outcomes. Choose integration, unit, visual, or end-to-end tests that detect broken workflows, and verify that bug fixes address the original regression.

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• Choose a test boundary for a feature
• Review whether existing tests detect broken workflows
• Verify a regression test fails before the fix and passes after it

Build an evaluation process for AI agents using success, reliability, cost, and latency measures. Define scoring criteria, repeatable environments, failure analysis, and regression tests that check for recurring problems to support model selection and system improvements.

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• Building an initial agent evaluation process
• Comparing models on actual work tasks
• Investigating a drop in evaluation scores

Create static statistical charts from pandas tables to explore distributions, relationships, and group differences. Supports scatter plots, regression displays, pair plots, and heatmaps, with explicit choices for aggregation, uncertainty, missing data, and visual styling.

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• Exploring distributions and relationships in tabular data
• Comparing group differences with box or violin plots
• Visualizing correlation matrices as heatmaps

Fit regression and time series models in Python, interpret coefficients, compare alternatives, and check model assumptions. Supports statistical diagnostics and forecasting, with confidence intervals and validation steps to assess uncertainty and predictive performance.

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• Fit regression models and interpret coefficients
• Compare models for binary outcomes or counts
• Forecast time series with prediction intervals

Plan study sample sizes, estimate statistical power—the chance of detecting an assumed effect—and find the smallest detectable effect. Supports standard tests and simulations for complex designs, with sensitivity analyses and sample size justifications.

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• Estimating participant or sample counts before data collection
• Finding the smallest effect detectable with a fixed sample
• Preparing sample size justifications for grants or protocols

Build Bayesian models in PyMC to estimate effects and quantify uncertainty. Fit regression or hierarchical models, check sampling diagnostics, assess predictions against observed data, predict new groups, and compare models using predictive performance.

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• Estimate regression effects with uncertainty
• Model differences across patients or groups
• Inspect sampling diagnostics and predictive checks

Analyze time series with aeon, a Python toolkit for data that changes over time. Supports classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, and pattern search, with guidance on preprocessing, algorithm selection, and evaluation.

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• Classify time series and predict continuous outcomes
• Group time series with similar patterns
• Forecast future values

Build repeatable evaluations for AI agent responses, tool choices, and multi-step tasks. Use reference datasets and scoring criteria to compare changes, detect quality regressions, and set automated checks that must pass before deployment.

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• Compare agent quality before and after prompt changes
• Test tool selection and multi-step task execution
• Evaluate resistance to prompt injection

Review pull requests, branches, commit ranges, or local changes with GitNexus. Combine code relationship analysis with source and test inspection to identify concrete defects, missing tests, affected behavior, and risks before merging.

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• Review a pull request before merging
• Trace regressions beyond changed files
• Find missing tests for changed behavior

Assess authorized APIs through a ten-stage workflow covering endpoint discovery, authentication, access permissions, input handling, and request limits. Collect reproducible evidence and turn findings into regression checks that can run in a development pipeline.

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• Review API authentication and access permissions
• Assess GraphQL and WebSocket security
• Check request limits and unintended data exposure

Simplify bloated AI-generated code by removing dead code, duplicated logic, and unnecessary layers while checking that existing behavior stays intact. Use a limited cleanup scope, verify changes with relevant checks, or request a review without edits.

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• Removing duplicate logic and unused code
• Simplifying unnecessary wrappers without changing behavior
• Cleaning up only a specified set of changed files

Assess skills CLI pull requests for focused bug fixes using visible patches and regression tests. Surface well-supported candidates with a label and brief maintainer comment, while keeping uncertain findings out of public updates.

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• Identify well-supported bug-fix pull requests
• Check regression tests and effects on other supported agents
• Suggest possible matching issues from available board findings

Create and review Mastra tests that reproduce user-visible failures through public APIs, real network requests, and actual storage. Verify that tests fail before a fix and cover the different execution paths affected by the bug.

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• Reproduce a reported bug before fixing it
• Review tests that rely heavily on mocked dependencies
• Check regression coverage across engines and adapters

Re-review a pull request after new commits arrive. Check every previous finding, inspect the new changes for regressions, and review the full current change. Run relevant verification and publish a test report and review verdict within Factory.

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• Checking whether previous review findings were addressed
• Finding regressions introduced by follow-up commits
• Re-running tests against the current PR head

Fix bugs reported in GitHub issues through a reproduce-first process. The workflow guides code changes, build checks, verification, regression tests that check for recurring failures, and review before considering the fix complete.

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• Fixing a bug reported in a GitHub issue
• Reproducing a user-reported problem before editing code
• Verifying a fix and adding regression tests