Ich teste deinen AI-Workflow vor dem Start und finde versteckte Fehlerfälle


Über diesen Service
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Einen AI-Workflow ohne Test zu starten ist, als würdest du eine Webseite ohne Klicks darauf veröffentlichen. Ich finde die Fehler, bevor deine Kunden sie entdecken. Was ich teste: den Happy Path und Edge Cases (leere Eingaben, zu große Dateien, Timeouts, Retry-Stürme), LLM-spezifische Fehler (halluzinierte Ausgaben, Prompt-Injection, Formatbrüche, Kostenanstiege), sowie Integrationspunkte (APIs, Webhooks, Datenbanken, Zapier, Make, LangChain, eigene Agenten). Was du bekommst: einen strukturierten Testbericht mit jedem Fehler nach Schweregrad sortiert, genaue Reproduktionsschritte, an denen dein Entwickler sofort arbeiten kann, und konkrete Fix-Empfehlungen. So funktioniert’s: 1) Du teilst den Zugang zu deinem Workflow, Staging oder Produktion. 2) Ich führe meine Fehlerfallbibliothek plus individuelle Fälle für dein Setup aus. 3) Du erhältst den vollständigen Bericht innerhalb des Lieferfensters. Ich teste GPT-, Gemini- und DeepSeek-basierte Workflows, Automatisierungs-Pipelines und Agentensysteme. Unsicher, welches Paket passt? Schreib mir zuerst, ich antworte schnell.
Lerne Dong Pang kennen
AI Workflow QA and Monitoring Specialist
- AusChina
- Mitglied seitJuli 2026
Sprachen
Chinesisch, Englisch
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FAQ
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Benötigst du Zugriff auf mein Produktionssystem?
Nein. Eine Staging- oder Demo-Umgebung reicht aus. Wenn du nur die Produktion teilen kannst, verwende ich standardmäßig nur Lesezugriff, nicht-destruktive Testfälle und stimme Schreiboperationen vorher mit dir ab.
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Ein Link zu deinem Workflow, eine kurze Beschreibung, was er tun soll, und alle Test-Zugangsdaten. Falls dein Workflow bezahlte APIs nutzt, ist ein Test-Key mit Ausgabenlimits ideal.
Was passiert, nachdem ich den Bericht bekomme?
Du gibst ihn an deinen Entwickler weiter. Jeder Fund enthält die Schwere, Reproduktionsschritte und eine Fix-Empfehlung. Überarbeitungsrunden umfassen das erneute Testen der Fixes.
