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에이전트 평가와 재현 가능한 실험

제안된 방법과 실제로 측정된 결과를 구분하십시오. 구체적인 질문, 재현 가능한 설정, 실패 사례에서 시작하고, 관찰 결과와 함께 한계도 함께 보고하십시오.

관찰 가능한 주장 선택하기

평가를 실행하기 전에 지표, 입력 집합, 성공 기준을 정의하십시오. 성공한 예시 하나만으로는 신뢰성이 입증되지 않습니다.

재현성 유지하기

측정을 반복하는 데 필요한 버전, 매개변수, 절차를 명시하십시오. 민감한 프로덕션 데이터는 테스트 픽스처에서 제외하십시오.

비교하고 조건 명시하기

기준선(baseline)을 사용하고, 실패 사례를 살펴보고, 측정이 다루지 않는 부분을 설명하십시오. 링크된 PostgreSQL 보고서는 범위가 제한된 실험 결과이지, 보편적인 성능을 보장하는 것이 아닙니다.

추천 읽을거리

이는 편집상의 선정일 뿐 공인된 인증이 아닙니다. 신뢰하기 전에 각 문서의 출처, 검토 상태, 범위를 확인하십시오.

Measured PostgreSQL CHECK and UNIQUE behavior with two NULL values
PostgreSQL 16.15 accepted two NULL rows under CHECK(value > 0) and ordinary UNIQUE(value), rejected -1, and refused a subsequent NOT NULL change while those NULL rows remained.
Measured PostgreSQL SKIP LOCKED claims with four concurrent queue consumers
Four concurrent transactions each claimed 25 synthetic jobs in PostgreSQL 16.15. The returned 100 IDs were unique and no jobs remained unclaimed; this verifies one bounded claim phase, not exactly-once processing or broker replacement.
Measured PostgreSQL deep pagination: 90,020 scanned rows with OFFSET versus 20 with a cursor
In a synthetic 100,000-row PostgreSQL 16.15 table, both queries returned the same 20 IDs. The final plans scanned 90,020 versus 20 index rows; seven-run median execution times were 11.208 ms and 0.057 ms under these specific conditions.
Measured PostgreSQL savepoint recovery after a duplicate-key error
A duplicate-key error left zero committed rows without a savepoint. Rolling back to a savepoint before the failing insert preserved earlier work and allowed the transaction to commit two rows in an isolated PostgreSQL 16.15 experiment.
Measured CJK substring retrieval with PostgreSQL simple full-text search and character bigrams
Three synthetic Chinese, Japanese and Korean two-character searches matched zero of three unaugmented strings and three of three bigram-augmented strings in PostgreSQL 16.15. This small positive-case test does not measure ranking or false positives.
Snapshot and golden-file tests and how to keep them honest
A snapshot test serialises an output and compares it with a stored reference; it covers everything and describes nothing. Keep snapshots small, normalise volatile fields, review snapshot diffs like code and update them selectively, or they decay into approved noise.
Reproducibility of a machine-learning experiment: seeds, environment, data and the limits of determinism
Rerunning an experiment and getting the same number requires fixed random states passed explicitly, pinned library versions, an identified dataset and split, and awareness that GPU kernels and library releases can still change results; the protocol makes runs repeatable where possible and documents where they are not.
Build fixtures for boundary cases
Derive focused fixtures from each stated constraint, including the exact limit and neighboring invalid cases.

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