smoke-tests

โดย microsoft

ใช้เมื่อรันการทดสอบแบบ smoke test ของ VS Code หรือทำงานในขั้นตอน CI ของ smoke-test ครอบคลุม npm run smoketest / smoketest-no-compile, การกรองการทดสอบด้วย grep, และชั่วคราว…

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill smoke-tests

Running Smoke Tests

Smoke tests live in test/smoke/ and drive a full VS Code instance (Electron, web, or remote) through end-to-end user flows.

Scripts

  • npm run smoketest — compiles the smoke tests first (test/smoke), then runs them.
  • npm run smoketest-no-compile — runs the already-compiled smoke tests. CI uses this after an explicit compile step.

Both forward extra arguments after -- to the runner (test/smoke/test/index.js).

Common options

OptionDescription
-g <pattern> (alias -f)Grep filter on test/suite titles (mocha grep).
--build <path>Run against a packaged build instead of the compiled-from-source dev build.
--tracingCapture Playwright traces (and screenshots on failure).
--webRun the browser smoke tests instead of Electron.
--headlessHeadless browser (used with --web).
--remoteRun the remote smoke tests.
# Run everything (Electron, from source)
npm run smoketest

# Run only a subset of suites by name, with tracing (replace <suite name> with your suite, e.g. "Agents Window")
npm run smoketest -- -g "<suite name>" --tracing

# Run against a packaged build (CI style)
npm run smoketest-no-compile -- --tracing --build "/path/to/VSCode-darwin-arm64/Code - OSS.app"

The -g pattern matches against test/suite titles. For example, -g "Agents Window" matches all three Agents Window suites (Agents Window, Agents Window (local AgentHost), and Agents Window (local AgentHost, SDK sandbox)); use whatever substring identifies the suite(s) you care about.

The runner exits non-zero if any test fails, so a 0 exit code means every selected test passed.

Temporarily looping a suite to hunt flaky CI tests

When a smoke test fails intermittently only in CI, a useful technique is to temporarily run the suspect suite many times in a row and fail on the first failure. This reproduces the flake under the real CI environment and captures its traces/screenshots, instead of waiting for it to recur naturally across unrelated PRs.

This is a debugging aid, not a permanent CI fixture:

  • Add it on a throwaway branch, push, and let CI run it. Iterate until you reproduce (and then fix) the flake.
  • Remove the loop before merging — leaving it in would add ~an hour per platform to every run.
  • It is not specific to any one suite. Point the -g filter at whichever suite you are investigating (the examples below use "Agents Window", but substitute your own).

Where to add it

Drop the loop next to the existing Electron smoke step, gated on the same condition, in the test step(s) for the platform(s) where the flake reproduces:

GitHub PR workflows (run from source, no --build):

  • .github/workflows/pr-linux-test.yml (bash; sets DISPLAY: ":10")
  • .github/workflows/pr-darwin-test.yml (bash; no DISPLAY)
  • .github/workflows/pr-win32-test.yml (PowerShell)

Azure DevOps test steps (run against the packaged build via --build):

  • build/azure-pipelines/linux/steps/product-build-linux-test.yml
  • build/azure-pipelines/darwin/steps/product-build-darwin-test.yml
  • build/azure-pipelines/win32/steps/product-build-win32-test.yml

Shape

Loop N iterations (e.g. 20) and abort on the first failing run. Give it a generous timeout — N sequential runs of a ~3-minute suite can take roughly an hour.

Bash (Linux/macOS):

# TEMPORARY: loop the suite to reproduce a flaky failure. Remove before merge.
# Replace <suite name> with the suite you're investigating (e.g. "Agents Window").
- name: 🧪 Smoke test flakiness probe (TEMPORARY)
  if: ${{ inputs.electron_tests }}
  timeout-minutes: 60
  run: |
    for i in $(seq 1 20); do
      echo "::group::Smoke probe run $i/20"
      npm run smoketest-no-compile -- --tracing -g "<suite name>" || { echo "::error::Smoke test failed on run $i/20"; exit 1; }
      echo "::endgroup::"
    done

PowerShell (Windows) checks $LASTEXITCODE after each run and exit 1 on failure. The AzDO variants use set -e (bash) / $LASTEXITCODE (pwsh) for fail-fast and append --build "<packaged app path>".

Why fail-fast

The loop is a probe: the first failure is the signal. Stopping immediately preserves the failing run's traces/screenshots (under the logs artifact) and avoids burning ~an hour of agent time finishing a run that has already proven flaky.

Debugging CI smoke failures

Both CI systems publish the smoke runner's per-platform logs (the .build/logs directory) as a downloadable artifact. The artifact's internal layout is identical on both — only the artifact name and the download tool differ.

Downloading the logs artifact

GitHub Actions

The GitHub PR workflows upload the artifact as logs-<os>-<arch>-<suite>-<attempt>, where <os> is linux / macos / windows, <suite> is electron / browser / remote, and <attempt> is the run attempt (e.g. logs-macos-arm64-electron-1).

The run id is the number in the run/job URL — for …/actions/runs/<run-id>/job/<job-id> use <run-id>. Download with the gh CLI:

# A specific artifact into ./logs
gh run download <run-id> -n logs-<os>-<arch>-<suite>-<attempt> -D ./logs

# Or every artifact from the run
gh run download <run-id>

gh run view <run-id> lists the run's jobs/artifacts; the run summary page in the browser also has an Artifacts section at the bottom.

Azure DevOps

The artifact name depends on which pipeline produced it:

  • Product build (product-build-<os>.yml): logs-<os>-<arch>-<attempt> — no suite segment, e.g. logs-macos-arm64-1.
  • Suite-split CI build (product-build-<os>-ci.yml): logs-<os>-<arch>-<suite>-<attempt> — the <suite> segment is lower(VSCODE_TEST_SUITE) (e.g. electron), so e.g. logs-macos-arm64-electron-1 (same shape as GitHub).

<os> is linux / macos / windows, <arch> is x64 / arm64, and <attempt> is $(System.JobAttempt). Download with the Azure CLI:

az pipelines runs artifact download \
  --org <ORG_URL> --project <PROJECT_NAME> \
  --run-id <BUILD_ID> --artifact-name <artifact-name> \
  --path ./logs

For the VS Code build that is --org https://dev.azure.com/monacotools --project Monaco; see the azure-pipelines skill for finding the <BUILD_ID>.

Inside the artifact

Under smoke-tests-<suite>/ (smoke-tests-electron/, smoke-tests-browser/, or smoke-tests-remote/, matching the suite that ran):

  • smoke-test-runner.log — the mocha driver output plus, for suites that use the mock LLM server, its verbose request/response bodies (look for request body:). On a Copilot CLI / Copilot session failure it also carries a tail of the captured Copilot runtime logs (see below).
  • <N>_suite_<Suite_Name>/copilot-runtime-logs/process-*.log — the Copilot runtime (@github/copilot CLI) process logs, captured by dumpFailureDiagnostics when a Copilot-runtime session fails. Check these first for a hang or "Timed out waiting for response": they are the SDK/CLI's own account of what it did (startup, auth, model request, turn lifecycle, and any panic / out-of-order event / protocol error) and explain a timeout that the test error alone does not. Agent Host sessions (Agents Window / local AgentHost) write a full log run at trace (chat.agentHost.copilotSdk.logLevel). Chat Sessions editor (Copilot CLI / Claude) and Local sessions run the SDK in-process and write only a minimal startup log here (Server started, waiting for requests) — enough to tell whether the runtime came up; their detailed model/turn diagnostics are in the GitHub Copilot Chat.log below. (Claude / Codex sessions use a different runtime and are not captured here.)
  • <N>_suite_<Suite_Name>/window2/exthost/<extension>/…log — per-suite extension-host logs (e.g. GitHub.copilot-chat/GitHub Copilot Chat.log). Many diagnostics are gated behind a setting the suite enables in its before hook, so check the suite's setup if an expected log line is missing.
  • <N>_suite_<Suite_Name>/playwright-screenshot-*.png — last-frame screenshot captured when a test fails (only when the suite ran with --tracing).

<Suite_Name> is the mocha suite title with non-word characters replaced by _. See also the code-oss-logs skill.

Distinction from other test types

  • Unit tests (.test.ts) → scripts/test.sh / runTests tool (see the unit-tests skill).
  • Integration tests (.integrationTest.ts + extension tests) → scripts/test-integration.sh (see the integration-tests skill).
  • Smoke tests (test/smoke/) → npm run smoketest — full end-to-end UI flows.

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