ПослугиКейсиПортфоліоКонтакти Магазин Обговорити проєкт
← Портфоліо
Надійність / Troubleshooting 2026 Анонімізовано / NDA

LearnDash Quiz Reliability & Integrity Toolkit

Діагностика та recovery-інструментарій для production-квізів, де зв’язки питань, autosave/resume або завершення спроби могли втрачати цілісність через legacy-дані та нестабільні runtime-сценарії.

Моя роль

WordPress Reliability Engineer · DB diagnostics, plugin development, recovery tooling, production QA

LearnDashWPProQuizWordPress PluginPHPMariaDBDiagnosticsRecoveryAutosave
LearnDash Quiz Reliability & Integrity Toolkit
Напрям Надійність / Troubleshooting
Технології LearnDash · WPProQuiz · WordPress Plugin
Роль WordPress Reliability Engineer · DB diagnostics, plugin development, recovery tooling, production QA
Формат NDA-safe case study

Як була вирішена задача

Без маркетингових цифр і вигаданих KPI — тільки контекст, технічна робота та результат.

01

Контекст і масштаб

Окремий reliability-напрям усередині великої LearnDash LMS. Завдання — не переписати quiz engine, а зробити існуючі квізи діагностованими, відновлюваними та безпечнішими для production.

  • LearnDash + WPProQuiz
  • Legacy question relations у WordPress/MariaDB
  • Autosave / resume / attempt persistence
  • Finish flow та випадкові зависання
  • Bulk configuration checks
  • Admin diagnostics і repair tools
02

Задача

Частина квізів мала неконсистентний стан: питання існували в базі даних і були прив’язані на рівні WPProQuiz, але не відображались коректно в LearnDash editor. Паралельно спостерігались випадкові зависання під час Finish і ризик втрати проміжних відповідей.

Ручне виправлення одного квізу не вирішувало системну проблему — потрібен був інструмент, який знаходить topology mismatch і допомагає відновити дані контрольовано.

03

Що було зроблено

  • Розроблено окремий LearnDash Quiz Integrity & Repair plugin.
  • Додано topology checks між LearnDash quiz, WPProQuiz master і question relations.
  • Реалізовано repair-процедури для відновлення зв’язків без ручного редагування serialized/meta-даних у кожному квізі.
  • Додано Autosave Integrity Diagnostics та перевірку resume persistence.
  • Проведено контрольовані bulk-зміни параметрів quiz saving/time limit там, де вони впливали на стабільність.
  • Розділено server monitoring і client diagnostics, щоб не додавати зайве навантаження в production.
  • Сформовано окремий R&D-напрям для майбутнього незалежного quiz engine, не змішуючи його з поточним repair-tooling.
04

Технічний фокус

  • LearnDash / WPProQuiz internal data model
  • WordPress post/meta relations і serialized structures
  • MariaDB diagnostics та consistency checks
  • PHP plugin architecture, admin tools, bulk actions
  • Autosave/resume runtime analysis
  • Logging, monitoring і controlled recovery
  • Production-safe troubleshooting без direct core edits
05

Результат

Проблемні квізи можна перевіряти за однаковою процедурою, виявляти розриви зв’язків і відновлювати їх інструментально. Це зменшує залежність від разових SQL/manual fixes і дає повторюваний процес для нових інцидентів.

Окремо стабілізовано частину runtime-конфігурації, а діагностика спроб стала більш прозорою для подальшого аналізу.

Спочатку розберемо систему — потім пишемо код

Опишіть проблему, стек і поточні обмеження — почнемо з технічної оцінки та безпечного плану змін.

Обговорити проєкт →