Explorando desarrollo AI-first, guardrails de código y la arquitectura de la descartabilidad.
La code coverage dice que estás a salvo. El mutation testing dice que tus pruebas son, en su mayoría, decoración. Así es como los surviving mutants exponen la brecha, y cómo cerrarla.
Tus pruebas pasan. Tu reporte de coverage dice 87%. Pero tu mutation score es del 40%, y la mitad de tus mutants siguen vivos. Ese 40% no significa que tu…
cargo-mutants encuentra los tests que solo pretenden verificar tu código. Aquí te explicamos cómo funciona el mutation testing en Rust, qué detecta y si el coste en tiempo de compilación merece la pena.
Tienes un 100 % de cobertura de líneas. Cada branch se ejecuta. Cada función se llama. Entonces alguien cambia un por un en tu lógica de precios, ejecuta los…
La codificación con IA sigue un gradiente de validación. Backend: milisegundos. Web: minutos. Mobile: horas. El ciclo de retroalimentación lo determina todo.
Un modelo de IA programando por sí solo no es lo interesante. Lo interesante es lo que ocurre después de que genera el código. ¿Con qué rapidez puede saber el…
Gobernanza de código con AI no es quitar herramientas a juniors y agentes. Es instalar guardrails para que cada disparo acierte sin daño colateral.
Las ametralladoras ya han sido repartidas. Massimo Chieruzzi, cofundador de AdEspresso y Chief AI Officer en Unkover, lo expresó perfectamente: "La AI a veces…
La mayoría de los equipos no ejecutan suites completas de mutation testing en cada commit. Así es como los equipos de ingeniería integran el mutation testing en CI sin romper el pipeline de build.
Si tu suite de mutation testing tarda cuatro horas en ejecutarse, enhorabuena. Has demostrado lo que todo el mundo ya sospechaba: tu suite de tests tiene…
Los tests de base de datos con mocks verifican tu sintaxis SQL, no si las filas sobreviven a caídas, escrituras concurrentes o desajustes de esquema. Así es como se prueba la persistencia de verdad.
Si usas mocks de base de datos en los tests, estás probando que tu capa de repository llama a los métodos correctos. No estás probando que los datos sobrevivan…
La programación con IA funciona para equipos de élite que se recuperan de cualquier desastre. Todos los demás obtienen miedo, CI fallida y experimentos abandonados. La brecha no está en el modelo.
Observa a dos equipos usando el mismo modelo de IA y verás dos resultados completamente diferentes. El primer equipo le pide al modelo que construya una…
Mockear cada acción de Redux convierte tus pruebas en un validador de changelog. Así es como probar tu store con transiciones de estado reales.
Si alguna vez escribiste una prueba que verifica que se llamó a con la forma exacta del payload, escribiste una prueba que se rompe cada vez que alguien…
La mayoría de los equipos prueban AI coding, entregan código que falla en QA y abandonan. El problema no es el modelo, sino la ausencia de barreras que hacen que el resultado de la IA sea confiable.
La mayoría de los equipos que prueban el AI coding siguen el mismo arco. Empiezan entusiasmados. El modelo genera una funcionalidad en minutos, y la ponen en…
Los 100 ejemplos por defecto en property-based testing son un compromiso social, no una estrategia estadística. Aquí te explicamos cómo elegir un número de ejecuciones que se ajuste a tus necesidades de confianza y tu presupuesto de CI.
Si ejecutas property-based tests con los 100 ejemplos por defecto, te estás llevando lo peor de ambos mundos. Tu CI es más lenta de lo necesario, y aún así no…