Ghost: Automatisiertes Self‑Healing für Python Unit‑Tests

Ghost ist ein eigenständiger, lokal ausgeführter KI-Agent, der Python‑Unit‑Tests automatisch generiert, ausführt und bei Fehlern selbstständig behebt – alles in Echtzeit und ohne dass Quellcode das Host‑System verlässt.

Key Takeaway

Ghost ist ein eigenständiger, lokal ausgeführter KI-Agent, der Python‑Unit‑Tests automatisch generiert, ausführt und bei Fehlern selbstständig behebt – alles in Echtzeit und ohne dass Quellcode das Host‑System verlässt.

Summary

• Zentrale Idee: Automatisierung des gesamten Unit‑Testing‑Lebenszyklus für Python‑Projekte mittels eines Hintergrund‑Daemons, der Dateisystem‑Events überwacht.
• Technologische Basis: Nutzt AST‑Parse‑ und Kontextanalyse, um prüfungsrelevanten Code mit korrekten Imports, Signaturen und Klasseninstanzen zu erzeugen.
• Self‑Healing‑Mechanismus: Fehlerhafte Tests werden ausgeführt. stdout, stderr und Stacktraces werden erfasst und dem LLM zurückgespielt. Der Agent patcht die Testdatei (z. B. Import‑ oder Mock‑Fehler) und führt den Test erneut aus, bis er erfolgreich ist oder ein Max‑Healing‑Limit erreicht.
• Judge‑Protokoll: Verhindert „Testing the Implementation“: Bei Assertion‑Fehlern wird ein zweiter „Judge“ Agent die Logik prüfen. Falls der Code selbst vermutlich fehlerhaft ist, stoppt Ghost die Teständerung und warnt den Entwickler.
• Datenschutz & Geschwindigkeit: Modelle können lokal (Ollama, LM Studio) oder via Cloud (Groq, OpenAI, Anthropic) laufen. Kein Versand von Quellcode über das Internet; alles bleibt auf dem lokalen Rechner.
• Installation: Empfehlung: uv tool install ghosttest (Standalone CLI). Alternative: pip install ghosttest.
• Initialisierung & Setup: ghost init erzeugt ghost.toml und scannt Projektstruktur. ghost watch startet den File‑Watcher‑Daemon. Konfiguration erfolgt in ghost.toml (Projekteinstellungen, AI-Provider, Scanner‑Ausnahmen, Testframework, Self‑Healing‑Optionen, Judge‑Aktivierung).
• CLI Befehle: ghost init, ghost watch, ghost generate <datei>, ghost config, ghost providers, ghost doctor.
• Architektur: Entscheidungsbaum: Bei Dateibeänderung → AST‑Analyse → Testgenerierung → Testausführung → Fehleranalyse → Heilung → Validierung.
• Beitrag & Lizenz: Open‑Source (MIT), Bevorzugung von Pull Requests, klare Contributor‑Guidelines. Projekt befindet sich in aktiver Entwicklung, keine veröffentlichten Releases.

Related queries

Wie konfiguriere ich Ghost, um lokale LLM‑Modelle über Ollama zu nutzen?

Was ist der „Judge“-Agent bei Ghost und wie verhindert er, dass Tests den Code manipulieren?

Wie stellt Ghost sicher, dass Syntax‑ und Laufzeitfehler automatisch behoben werden, während Assertion‑Fehler von außen geprüft werden?

Quelle: https://github.com/tripathiji1312/ghost