playwright-test-results

โดย microsoft

สอบถามผลการทดสอบ CI ของ Playwright จากฐานข้อมูล DuckDB ที่รวมรวมไว้ ตอบคำถามเกี่ยวกับเทสต์ที่ไม่เสถียร อัตราความล้มเหลว เทสต์ที่ช้า และตามการรันแต่ละครั้ง/SHA/PR…

npx skills add https://github.com/microsoft/playwright --skill playwright-test-results

Playwright Test Results (DuckDB)

A single DuckDB file holds recent Playwright CI test results, so you can answer questions about failures, flakiness, and slow tests with plain SQL. It is refreshed every few hours.

Get the database

Download the latest snapshot:

npm ci                       # first time only, from the repo root
GITHUB_TOKEN=$(gh auth token) node utils/test-results-db/cli.ts download

The snapshot may be missing the newest runs. To top it up locally, run update:

GITHUB_TOKEN=$(gh auth token) node utils/test-results-db/cli.ts update --lookback-days 3

Query it through the bundled @duckdb/node-api binding — no separate DuckDB install needed, it ships in node_modules after npm ci:

node --input-type=module -e '
import { DuckDBInstance } from "@duckdb/node-api";
const conn = await (await DuckDBInstance.create("utils/test-results-db/test-results.duckdb")).connect();
console.table((await conn.runAndReadAll(process.argv[1])).getRowObjectsJson());
' "SELECT count(*) FROM test_results"

Integer columns come back as strings (JSON-safe), so do ranking and filtering in SQL, not in JS.

Schema

Single table test_results, one row per test result (one row per retry). The columns are inferred from the parquet the reporter emits (tests/config/parquetReporter.ts), plus two trailing columns this CLI adds:

ColumnMeaning
run_id, run_attemptGitHub Actions run identity
run_started_atwhen the run started
workflow_namee.g. tests 1 / tests 2 / tests others / MCP
eventpush / pull_request
head_sha, head_branch, pr_numberwhat was tested
bot_namee.g. chromium-ubuntu-22.04-node20, webkit-macos-15-large — the CI bot. OS and arch are encoded here; there is no separate os column.
project_nameCI project = browser + suite, e.g. chromium-page, webkit-library, playwright-test
test_titletitle path within the file, joined by › (describe › test)
file, line, column_numbersource location (file is relative to repo root)
expected_statuspassed / skipped / ...
statusactual result: passed / failed / timedOut / skipped / interrupted
retry0 = first attempt
result_started_atwhen this attempt started
duration_msresult duration
error_messageall errors joined, ANSI-stripped (NULL when none)
tagslist of strings, e.g. ['@slow', '@flaky'] (use list functions / list_contains)
annotationslist of {type, description} structs, e.g. [{'type': 'skip', 'description': 'flaky on CI'}] (empty list when none)
artifact_idthe GitHub artifact this row came from (dedupe key)
ingested_atdebug only — when this row was imported

Notes:

  • A test is identified by (project_name, file, test_title) — group on that tuple. (Playwright's test_id hash is deliberately not stored; those three columns are its pre-image.)
  • Flakiness is derived, not stored. The signal that matters most is cross-run: a test whose final verdict (after retries) flips between runs — green in some, red in others. A separate within-run flake is a test a retry rescued inside a single run (failed→passed).
  • Real failures vs intentional ones: filter expected_status = 'passed'. Tests marked test.fail() record status='failed' with expected_status='failed' and would otherwise dominate any "most failing" list.
  • The db is size-capped by run count: the oldest whole runs are evicted over time, so it holds a recent window, not full history.

Example queries

Group tests by (project_name, file, test_title) and (for failure/flakiness) scope to expected_status = 'passed' so intentional test.fail() tests don't skew the results.

Flaky across runs — the test's final verdict flips between runs (this is what makes a red CI run ambiguous). least(failed_runs, passed_runs) ranks genuinely bimodal tests above both always-broken and one-off failures:

WITH per_run AS (
  SELECT project_name, file, test_title, run_id, run_attempt,
         arg_max(status, retry) AS final_status,
         any_value(expected_status) AS expected
  FROM test_results
  GROUP BY project_name, file, test_title, run_id, run_attempt)
SELECT project_name, test_title,
       count(*) AS runs,
       count(*) FILTER (WHERE final_status IN ('failed','timedOut')) AS failed_runs,
       count(*) FILTER (WHERE final_status = 'passed') AS passed_runs,
       round(100.0 * count(*) FILTER (WHERE final_status IN ('failed','timedOut'))
             / count(*), 1) AS fail_pct
FROM per_run
WHERE expected = 'passed'
GROUP BY project_name, test_title
HAVING failed_runs > 0 AND passed_runs > 0 AND runs >= 10
ORDER BY least(failed_runs, passed_runs) DESC, failed_runs DESC
LIMIT 20;

Filter by tag (tags is a list, not a string):

SELECT project_name, test_title, count(*) AS runs
FROM test_results
WHERE list_contains(tags, '@slow')
GROUP BY project_name, test_title
ORDER BY runs DESC
LIMIT 20;

Generate a linked emoji run history

For a compact result that drops straight into a GitHub comment, render each final run verdict as a linked square. Edit the four test identity fields, then run:

node --input-type=module <<'EOF'
import { DuckDBInstance } from "@duckdb/node-api";

const repository = "microsoft/playwright";
const test = {
  projectName: "firefox-library",
  file: "library/proxy.spec.ts",
  testTitle: "should exclude patterns",
  botName: "firefox-macos-15-large",
};

const conn = await (await DuckDBInstance.create(
  "utils/test-results-db/test-results.duckdb"
)).connect();
const result = await conn.runAndReadAll(`
  WITH per_run AS (
    SELECT run_id, run_attempt,
           any_value(run_started_at) AS run_started_at,
           arg_max(status, retry) AS final_status,
           arg_max(expected_status, retry) AS expected_status,
           list(status ORDER BY retry) AS attempt_statuses
    FROM test_results
    WHERE project_name = $projectName
      AND file = $file
      AND test_title = $testTitle
      AND bot_name = $botName
    GROUP BY run_id, run_attempt
  )
  SELECT run_id, run_attempt, final_status, attempt_statuses
  FROM per_run
  WHERE expected_status = 'passed'
    AND final_status IN ('passed', 'failed', 'timedOut')
  ORDER BY run_started_at, run_id, run_attempt
`, test);

const markdown = result.getRowObjectsJson().map(row => {
  const rescued = row.final_status === "passed" &&
    row.attempt_statuses.some(status => status === "failed" || status === "timedOut");
  const emoji = rescued ? "🟧" : row.final_status === "passed" ? "🟩" : "🟥";
  const url = `https://github.com/${repository}/actions/runs/${row.run_id}/attempts/${row.run_attempt}`;
  return `[${emoji}](${url})`;
}).join("");

console.log(markdown);
EOF

The output is Markdown:

[🟩](https://github.com/microsoft/playwright/actions/runs/123/attempts/1)[🟧](https://github.com/microsoft/playwright/actions/runs/456/attempts/1)[🟥](https://github.com/microsoft/playwright/actions/runs/789/attempts/1)

Each square is one workflow run attempt, oldest first. Green means passed, orange means a retry rescued an earlier failure, and red means failed or timed out. arg_max(status, retry) picks the final verdict after retries, while grouping by (run_id, run_attempt) keeps retries from turning into extra squares. The /attempts/<n> URL links to the exact rerun that produced the result.

Fetching the full detail

The db stores per-result summaries. For the full step tree / attachments / stdio, fetch the original blob report for that run, if the run uploaded one. A row identifies it by run_id + bot_name: the run's blob artifact is named blob-report-<bot_name>.

# List the run's blob artifacts and find the one for this bot_name:
gh api /repos/microsoft/playwright/actions/runs/<run_id>/artifacts \
  --jq '.artifacts[] | select(.name | startswith("blob-report")) | {id, name}'

# Download it (name == "blob-report-<bot_name>"):
gh api /repos/microsoft/playwright/actions/artifacts/<artifact_id>/zip > blob.zip

Blob and parquet artifacts have a 7-day retention, so this works only for recent runs; the db itself retains summaries longer (until run-count eviction).

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development