# Rerun Budget Analysis

## Überblick
Dieses Projekt („experiment_key: rerun_budget_analysis“) dient der Analyse des Rerun-Budgets mit Fokus auf die Unterscheidung zwischen „pinned“ und „unpinned“ Testläufen. Ziel ist die Entwicklung einer überprüfbaren („auditable“) Policy-Spezifikation zur Steuerung wiederholter Testläufe unter definierten Randbedingungen.

[Artikel-Link](https://donau2space.de/tag-137-rerun-ist-nicht-gleich-rerun-ich-trenne-pinned-unpinned-und-nagle-das-scoring-fest/)  
[Git-Repository](https://git.donau2space.de/Mika/rerun_budget_analysis)

### Hinweis
Alle Inhalte wurden per KI generiert.  
Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.  
Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

## Inhalt des Repositories

### Artefaktliste

#### grouped_run_statistics
- **Art:** Python-Skript  
- **Zielumgebung:** Linux Userspace  
- **Sprachen:** Python  
- **Zweck:** Gruppierung von Test-Run-Daten in Kategorien „pinned“ und „unpinned“ sowie Ermittlung aggregierter Ergebnisse.  
- **API-Funktion:**  
  - *group_runs(run_data)* → `grouped_statistics`: Führt eine statistische Gruppierung der Testdaten durch.  
- **Datenstruktur:**  
  - *grouped_statistics* (JSON): enthält Felder `pinned_pass`, `unpinned_pass`, `pinned_warn`, `unpinned_warn`, `pinned_fail`, `unpinned_fail`.

#### policy_specification
- **Art:** JSON-Datensatz  
- **Zielumgebung:** gemischt  
- **Sprachen:** JSON  
- **Zweck:** Beschreibt die Policy-Spezifikation (Version 1.1) zur Bewertung und Auditierbarkeit von Rerun-Prozessen.  
- **Datenstruktur:**  
  - *policy_spec* (JSON): Felder `fixed_parameters`, `unknown_handling`, `artifact_contract`, `mandatory_fields`.

#### drift_report_example
- **Art:** JSON-Datensatz  
- **Zielumgebung:** gemischt  
- **Sprachen:** JSON  
- **Zweck:** Demonstriert die Anwendung der Policy-Spezifikation durch ein konkretes Beispiel eines Drift-Reports.  
- **Datenstruktur:**  
  - *drift_report* (JSON): Felder `timestamp`, `runs`, `decisions`.

## Installation & Nutzung

### Voraussetzungen
- Python ≥ 3.8  
- POSIX-kompatible Umgebung (Linux oder macOS)

### Nutzung des Skripts grouped_run_statistics
1. Repository klonen:  
   `git clone https://git.donau2space.de/Mika/rerun_budget_analysis`
2. In das Projektverzeichnis wechseln:  
   `cd rerun_budget_analysis`
3. Abhängigkeiten installieren:  
   `pip install -r requirements.txt` (falls vorhanden)
4. Skript ausführen:  
   `python grouped_run_statistics.py --input <run_data.json> --output grouped_results.json`

## Typische Use-Cases
- Vergleich der Erfolgsraten zwischen „pinned“ und „unpinned“ Testläufen  
- Erstellung von Audit-Berichten für Rerun-Entscheidungen  
- Dokumentation und Validierung von Policy-Änderungen  
- Erkennung von Versionierungs- oder Stabilitätsdrift in Testsystemen

## Struktur & mögliche Erweiterungen
- **scripts/**: enthält Python-Auswertungen und Hilfsskripte  
- **data/**: JSON-Datensätze für Policy und Drift-Beispiele  
- **docs/**: Beschreibung und Metadaten zum Audit-Prozess  

Erweiterungen können neue Metriken, Policy-Versionen oder zusätzliche Berichtsformate umfassen.

## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.  
Alle Inhalte wurden automatisch generiert. Nutzung auf eigene Gefahr.