'retries' 검색 결과

TypeScript, Python, Go의 오류 처리를 설계하고 검토합니다. 오류 분류, 재시도, API 응답과 사용자 안내를 정리하고 개발자용 로그를 구분합니다.

• 새 서비스의 오류 분류를 설계합니다
• 외부 서비스의 일시적 장애를 재시도합니다
• API 오류 응답과 로그를 검토합니다

Add retries and timeouts to Python service calls, with increasing and randomized waits between attempts. Use examples to distinguish temporary failures from permanent errors, limit retry duration, and record retries in logs.

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• Adding retries to external API calls
• Setting timeouts for network operations
• Handling rate limits and temporary service failures

Building resilient distributed systems with circuit breakers, retries with full-jitter exponential backoff, retry budgets (per-request 3-attempt + per-client 10% ratio per Google SRE), deadline propagation, and the cascading-failure math (4 layers × 3 retries = 64x amplification). Grounded in Resilience4j, Microsoft Cloud Patterns, AWS Architecture Blog (Marc Brooker), and Google SRE Book.

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Building resilient distributed systems with circuit breakers, retries with full-jitter exponential backoff, retry budgets (per-request 3-attempt + per-client 10% ratio per Google SRE), deadline propagation, and the cascading-failure math (4 layers × 3 retries = 64x amplification). Grounded in Resilience4j, Microsoft Cloud Patterns, AWS Architecture Blog (Marc Brooker), and Google SRE Book. NOT for server-side rate limiting, bulkhead isolation, backpressure protocols, or database-specific retry.

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Django의 메일 전송과 PDF 생성 등을 Celery 백그라운드 작업으로 옮깁니다. 정기 실행, 실패 시 재시도, 작업 연결, 모니터링과 테스트를 설계합니다.

• 메일 전송과 PDF 생성의 백그라운드 실행
• 재고 갱신과 알림의 정기 실행
• 재시도와 중복 갱신 방지 설계

AI 에이전트의 도구 구성, 입력과 출력 형식, 오류 복구 절차를 설계합니다. 문맥 정보량을 관리하고 완료율, 재시도 횟수, 성공한 작업당 비용으로 개선을 평가합니다.

• 에이전트 도구와 입력 형식을 설계합니다
• 도구 결과와 다음 행동을 명확히 합니다
• 안전한 재시도와 중단 조건을 정합니다

Register and manage webhook endpoints, which receive event notifications from OmniRoute. Choose events such as completed requests or exceeded quotas, test delivery, inspect delivery history, and manage retries when notifications need another attempt.

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• Set up notifications for completed or failed requests
• Configure quota exceeded notifications
• Validate and test notification destinations

Trace queued jobs from submission to their eventual effects in a CTF sandbox. Compare request-time and worker-time settings, follow retries and failed-message handling, and document the smallest sequence that explains a worker-specific result.

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• Trace a queued payload to its eventual downstream effect
• Compare request-time settings with worker runtime state
• Investigate retries and dead-letter queue handling

Implement Zoom webhooks, HTTP notifications sent when events occur, such as meetings starting or recordings becoming available. Use reference guidance for event selection, subscriptions, signature verification, endpoint validation, delivery handling, and retries.

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• Receiving notifications when cloud recordings are ready
• Choosing meeting and participant events to subscribe to
• Implementing webhook signature verification

Review the scope and process of Apache Pinot changes, including pull request descriptions, reverts, retries, and compatibility notes. Use it to examine large changes, test workarounds, and documentation needed for changes that break backward compatibility.

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• Reviewing large changes across multiple modules
• Reviewing Revert or Hotfix pull requests
• Checking retries and sleeps added to tests

Design error recovery for gh-aw workflows, including failed installations and API calls. Define retry limits, increasing wait times, error categories, and debug logs to handle temporary failures and prevent endless retries.

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• Add bounded retries to network operations
• Plan recovery from installation failures
• Handle GitHub API rate limits

AI 에이전트의 반복 작업을 설계·점검합니다. 기계로 판정할 완료 조건, 변경 금지 경계, 독립 검증과 재시도 상한을 정해 헛돌거나 통제를 벗어나는 일을 방지합니다.

• 반복 작업의 완료 조건 정의
• 헛도는 반복과 검증 우회 점검
• 계획·구현·검증의 역할 분담

ECC Tools의 GitHub App 코드를 추적해 PR 과다 생성, 사용 한도 우회, 의도치 않은 고가 모델 사용 원인을 찾고 비용 증가를 막는 수정 사항을 검증합니다.

• PR 과다 생성 원인 조사
• 동시 처리의 사용 한도 초과 점검
• 무료 사용자의 고가 모델 사용 확인

LLM API 비용 관리를 위해 작업 복잡도에 따른 모델 선택, 예산 기록, 일시적 오류 재시도, 공통 프롬프트 캐시를 결합하는 설계 예시를 제공합니다.

• LLM 앱의 API 비용을 검토합니다
• 일괄 처리 난이도에 따라 모델을 선택합니다
• 예산 대비 누적 비용을 확인합니다

AI 에이전트가 맡는 개발의 완료 조건을 정하고 검증 가능한 작업으로 나눕니다. 구현 전후 평가를 비교하고 난도에 맞는 모델 선택과 비용·시간 기록을 정리합니다.

• AI 에이전트에 맡길 개발을 계획합니다
• 큰 변경을 검증 가능한 작업으로 나눕니다
• 구현 전후 평가 결과를 비교합니다

기존 데이터와 호환성을 유지하며 데이터, API, 설정, 의존성의 이전을 진행합니다. 되돌리기 절차와 신구 동작 검증을 포함해 단계별 변경을 지원합니다.

• 기존 데이터를 보존하며 이전
• 이전 버전과 새 버전이 공존하는 업데이트
• 이전 전 되돌리기 절차 준비

Diagnose failed, timed-out, or incomplete terminal commands using command output and environment checks. The skill guides targeted retries, avoids duplicate long-running jobs, and verifies that the intended files, processes, or service state were produced.

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• Diagnose a command failure from its error output
• Investigate missing dependencies or incorrect paths
• Check a long-running command after a timeout

Design subscription retention workflows for customers who choose to cancel and those whose payments fail. The skill covers cancellation surveys, relevant offers, pauses, payment retries, reminder emails, usage-based warning signals, and metrics for evaluating retention efforts.

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• Designing a cancellation flow with a reason survey
• Matching pause or plan-change offers to cancellation reasons
• Planning payment retries and reminder emails

Design, build, debug, and optimize connections to external APIs. The skill covers REST, GraphQL, event notifications through webhooks, authentication, retries, request limits, and logging to help produce integrations whose failures can be traced.

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• Designing a new external API integration
• Building an API client with retries and authentication
• Investigating failed requests or missing results

Generate client libraries for REST APIs, with authentication, retries, typed request and response models, error classes, and pagination helpers. Language-specific patterns and usage examples show how applications can call API resources.

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• Create a Python client for a REST API
• Generate TypeScript request and response types
• Standardize retries and API error handling

Design scheduled AI workflows for document ingestion, batch processing, and model training using Prefect, Airflow, or Dagster. Compare orchestration tools and plan task dependencies, retries, caching, and monitoring through implementation fragments.

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• Schedule document ingestion and RAG index refreshes
• Design batch workflows for LLM requests
• Connect model training with quality evaluation

Turns supplied AI agent evaluation results into reports that distinguish autonomous success, human-assisted success, failure, timeout, and invalid runs. Makes metric denominators, retries, timing, costs, and comparison conditions explicit to support evidence-based decisions.

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• Separating autonomous and human-assisted success rates
• Reporting evaluations with retries and invalid runs
• Comparing agents or releases under matched conditions

Design application and API behavior when operations fail. Choose between exceptions and Result types, which explicitly represent success or failure, and improve retries, error messages, logging, and resource cleanup so failures are easier to handle and investigate.

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• Add error handling to a new feature
• Design API behavior for failures
• Improve error messages and logs for production debugging

Design long-running processes across services with Temporal, a system that preserves workflow progress. Covers separating coordination from external operations, handling retries and failures, and structuring workflows so they can resume after interruptions.

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• Designing order or booking processes across services
• Building approval flows with timeouts and escalation
• Planning recovery for distributed transactions