FlakyDetector 2.0: Как я превратил сырое исследование в продакшен-инструмент с AST, ML и красивым дашбордом…

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Представь: пятница, вечер. Ты запускаешь CI для последнего пулл-реквеста, идёшь наливать кофе, возвращаешься… а билд упал. Ты перезапускаешь проходит.

«Флаки», — вздыхаешь ты и ставишь лейбл flaky. На следующей неделе история повторяется. Мы привыкли, что нестабильные тесты — это неизбежное зло.

Технические детали

Их ловят повторными прогонами, а если повезёт вырезают. Но знаешь, что реально бесит? В 80% случаев корень проблемы можно найти, просто посмотрев на код теста.

Я написал инструмент, который это делает автоматически. Без логов CI, без истории прогонов — только AST и машинное обучение. Назвал его FlakyDetector.

Первая версия была исследовательским прототипом (про него у меня выходила статья на Хабре). А теперь — это полноценный продукт: CLI, веб-дашборд, CI-интеграция и даже React-фронтенд. И да, он open source.

Давай разберёмся, как это устроено.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.