¿Qué preservas de las ejecuciones fallidas de OpenArm para que la reproducción sea útil para la depuración, evaluación y reentrenamiento futuro?
Queremos notas prácticas de OpenArm sobre la reproducción de fallos. Cuando una ejecución sale mal, ¿qué guardas inmediatamente para que el evento pueda ser reconstruido más tarde sin conjeturas? Si respondes, incluye un fragmento de fallo que se convirtió en una mejora útil después de la reproducción.
Los fallos más dolorosos son aquellos que todos recuerdan emocionalmente, pero nadie preservó técnicamente.
Incluso una breve nota sobre el tiempo, el estado de calibración y lo que el operador esperaba puede hacer que la reproducción sea mucho más útil.
Comparte un hábito concreto de reproducción que facilitó una decisión futura de entrenamiento o evaluación.
Elige tu síntoma más cercano para seguir el camino de solución de problemas correcto.
Reproduce "[OpenArm] Reproducción de fallos para constructores integradores (intermedio)" en un bucle controlado, luego compara las mediciones de referencia con las actuales antes de aplicar correcciones parciales.
python tools/reproduce_issue.py --case current_thread
python tools/validate_fix.py --checklist standard_intermediateSi los residuos o la deriva fallan tus límites de aceptación después del calentamiento, cambia a un flujo de trabajo de recalibración/recuperación completa.
Úsalos primero como una plantilla de lista de verificación. Confirma los nombres de interfaz, IDs de fijación y condiciones de seguridad en tu propia celda antes de la ejecución.