Каковы некоторые продвинутые стратегии управления нестабильными тестами в крупном Python-ориентированном наборе тестов автоматизации?

В большом наборе полезны учёт flaky-частоты, группировка причин, изоляция данных и ограниченный карантин с владельцем. Ретраи допустимы как диагностическая мера, но не должны маскировать рост нестабильности.

Сохраняйте seed, порядок запуска и артефакты, проверяйте зависимости при перемешивании и параллельности. Управляйте временем, сетью и внешними сервисами там, где нужна детерминированность. Отдельно измеряйте время разбора и повторяемость после исправления. Падающий тест нельзя навсегда убрать из контроля без оценки риска: карантин должен иметь срок и понятный путь возврата.