# सेल्फ-हीलिंग टेस्ट पाइपलाइन

पारंपरिक टेस्ट सूट UI बदलने पर टूट जाते हैं। सेल्फ-हीलिंग टेस्ट पिछली विफलताओं से सीखने और ढलने के लिए Synapse मेमोरी का उपयोग करते हैं — फ्लेकी टेस्ट और रखरखाव बोझ कम करते हैं।

## अवधारणा

```
┌─────────┐  fails   ┌──────────┐  store   ┌──────────┐
│  Test   │ ───────▶ │  Synapse │ ───────▶ │ Memories │
│  Run    │          │  Memory  │          │ (failures)│
└─────────┘          └──────────┘          └──────────┘
                           ▲                     │
                           │   recall            │
                           │  before next run    │
                           └─────────────────────┘
```

1. टेस्ट चलता है
2. यदि विफल हो, तो विफलता स्टोर करें (क्या गलत हुआ, क्यों, कैसे ठीक करें)
3. अगली बार: निष्पादित करने से पहले संबंधित विफलताएँ रिकॉल करें
4. ज्ञात सुधार स्वचालित रूप से लागू करें

## कार्यान्वयन

### चरण 1: टेस्ट रैपर

प्रत्येक टेस्ट को मेमोरी रिकॉल/स्टोर के साथ रैप करें:

```python
import requests
from datetime import datetime

URL = "https://synapse.schaefer.zone"
MIND_KEY = "mk_..."

def self_healing_test(test_name, test_fn):
    """Decorator: wrap a test with self-healing memory."""
    def wrapper():
        # 1. Recall past failures for this test
        past_failures = requests.get(
            f"{URL}/memory/search?q={test_name}+failure",
            headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"}
        ).json()
        
        # 2. Run test with failure context
        try:
            test_fn(known_failures=past_failures)
        except Exception as e:
            # 3. Store the failure
            store_failure(test_name, e, traceback.format_exc())
            raise
    
    return wrapper

def store_failure(test_name, error, traceback_str):
    requests.post(f"{URL}/memory",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}",
                 "Content-Type": "application/json"},
        json={
            "category": "mistake",
            "key": f"test_failure_{test_name}_{datetime.now().isoformat()}",
            "content": f"Test: {test_name}\nError: {error}\nTrace:\n{traceback_str}",
            "tags": ["test", "failure", test_name],
            "priority": "high"
        })
```

### चरण 2: अनुकूलनशील टेस्ट लॉजिक

टेस्ट के अंदर, ज्ञात विफलताओं की जाँच करें और सुधार लागू करें:

```python
@self_healing_test
def test_login_page(browser, known_failures=None):
    browser.goto("https://app.com/login")
    
    # Check if we've seen this page change before
    if known_failures and known_failures.get("results"):
        for failure in known_failures["results"]:
            if "button moved" in failure["content"].lower():
                # Use accessibility label instead of coordinates
                browser.click(by_label="Login button")
                return
    
    # Default: use coordinates
    browser.click(x=150, y=400)
```

### चरण 3: रिकवरी रणनीतियाँ

रिकवरी रणनीतियों को मेमोरी के रूप में स्टोर करें:

```python
def store_recovery(failure_type, strategy):
    requests.post(f"{URL}/memory",
        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}",
                 "Content-Type": "application/json"},
        json={
            "category": "skill",
            "key": f"recovery_{failure_type}",
            "content": strategy,
            "tags": ["test", "recovery", failure_type],
            "priority": "high"
        })

# Store recoveries for common failures
store_recovery("element_not_found",
    "When element not found by ID, try by CSS class, then by XPath, "
    "then by accessibility label. Take screenshot for debugging.")

store_recovery("timeout",
    "Increase timeout to 30s. If still fails, check if page is loading "
    "dynamically — wait for specific element instead of fixed time.")

store_recovery("stale_element",
    "Re-find element before each interaction. Don't cache element references "
    "across page transitions.")
```

### चरण 4: CI एकीकरण

```yaml
# .gitlab-ci.yml
test:self-healing:
  script:
    - export SYNAPSE_MIND_KEY=$SYNAPSE_TEST_MIND_KEY
    - pytest tests/ --self-healing
  after_script:
    # Summarize new failures
    - python scripts/synapse_failure_summary.py
```

### चरण 5: विफलता विश्लेषण डैशबोर्ड

```python
# Get all test failures from the last week
r = requests.get(
    f"{URL}/memory/search?q=test+failure",
    headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"}
)

# Group by test name
failures = {}
for mem in r.json().get("results", []):
    test_name = extract_test_name(mem["content"])
    failures.setdefault(test_name, []).append(mem)

# Report
for test, fails in sorted(failures.items(), key=lambda x: -len(x[1])):
    print(f"{test}: {len(fails)} failures")
```

## सर्वोत्तम अभ्यास

> [!TIP]
> - **ट्रेसबैक स्टोर करें** — उनमें ठीक वही पंक्ति होती है जो विफल हुई
> - **टेस्ट नाम से टैग करें** — तेज़ फ़िल्टरिंग सक्षम बनाता है
> - **`mistake` श्रेणी का उपयोग करें** — नियमित मेमोरीज़ से अलग रखता है
> - **`high` प्राथमिकता सेट करें** — विफलताएँ कभी न भूलें
> - **आवधिक सफ़ाई** — हल किए गए मुद्दों की मेमोरीज़ हटाएँ
> - **संवेदनशील डेटा स्टोर न करें** — क्रेडेंशियल, PII

## स्टोर करने के लिए सामान्य विफलता पैटर्न

| विफलता प्रकार | क्या स्टोर करें |
|--------------|---------------|
| Element not found | चयनकर्ता प्रयास किया गया, पृष्ठ स्थिति, स्क्रीनशॉट |
| Timeout | प्रतीक्षा समय, किसकी प्रतीक्षा की जा रही थी |
| Assertion failed | अपेक्षित बनाम वास्तविक मान |
| Network error | URL, स्टेटस कोड, रिस्पॉन्स बॉडी |
| Permission denied | आवश्यक अनुमति, वर्तमान उपयोगकर्ता भूमिका |

## अगले कदम

- [Automated iOS Testing](/docs/guides/automated-testing-ios)
- [Memory Best Practices](/docs/guides/memory-best-practices)
- [Error Recovery Cookbook](/docs/llm-cookbook/error-recovery)