ls -lt posts/ | grep #testing
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Der naive String-Zerteiler stößt bei 4d6kh3 an seine Grenzen. Wir trennen Tokenizer, Parser und Evaluator – unter Testschutz, der Regressionen sichtbar macht, aber nicht jede ungetestete Änderung erkennen kann.
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Bevor die erste Zeile portiert wird, braucht der Port einen Richter: ein Harness, das die C++-Referenz auf festen Szenarien spielt und Verhalten statt Formatierung vergleicht. Teil 3 zeigt, wie es entsteht und warum es sich erst gegen die Referenz selbst beweisen muss.
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Modifikatoren und mehrere Würfelgruppen. Die eigentliche Arbeit ist nicht der Code – den schreibt der Agent –, sondern die Edge Cases zu enumerieren und als parametrisierte Tests festzuhalten.
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Zufall, Zeit und I/O machen Tests schnell unzuverlässig. Wie Du externe Einflüsse per Dependency Injection, monkeypatch und tmp_path kontrollierst und Deine Logik deterministisch prüfst.
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Aus dem Akzeptanzkriterium wird ein Prompt: Wir verallgemeinern auf NdM, schreiben mit einer kontrollierten Zufallsquelle den ersten exakten Test und lassen den Agenten die Schleife selbst drehen.
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Ein KI-Agent ist nur so gut wie seine Feedback-Schleife. Teil 1 richtet das Projekt ein, schreibt den ersten roten Test für eine Würfel-Engine – und klärt gleich, wie man überhaupt Zufall testet.
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Automatische Tests statt Durchklicken: pytest finden, schreiben und ausführen – mit assert, Fixtures, Parametrisierung, tmp_path, monkeypatch und pytest.raises.
