📅 SYLLABUS: 10 Semanas + Presentaciones

IQL 2026 Methodology

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Pre-requisito obligatorio:

📋 Contenido del Programa

🚀Precondición

Semana 0

📚Bloque 1

Semanas 1-2

⚔️Bloque 2

Semanas 3-4

🎬Bloque 3

Semanas 5-6

🔌Bloque 4

Semana 7

🚀Bloque 5

Semanas 8-9

🌌Bloque 6

Semana 10

🎓Bloque 7

Semana 11

🎬Devlogs

5 sesiones asíncronas

🚀BLOQUE PRECONDICIÓN: Onboarding

(Semana 0)

Setup completo del estudiante (universal — mismo onboarding para todas las ediciones)

SEMANA 0

Onboarding

Asíncrono

Objetivo: El estudiante entiende cómo se creó el proyecto colaborativo desde cero usando IA y configura su entorno local.

Trabajo asíncrono:

  • •Ver videos de Devlog #1
  • •Configurar entorno local (MCPs, IDE, accesos)
  • •Unirse a Slack/WhatsApp del Dojo
  • •Completar checklist de preparación
  • 📦Entregar: Screenshot de workspace configurado en Slack

Entregable: Workspace configurado

Herramientas:

Jira + XrayGitHubSlackIDE (VS Code / Cursor)Claude Code / Codex CLI

📚BLOQUE 1: Foundations

(Semanas 1-2)

Contexto del proyecto + Shift-Left Testing — base conceptual antes de tocar AI tools

SEMANA 1

Clase 1: Agentes e Ingeniería de Contexto

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Sumergir al alumno en el ecosistema agentic. Aprender qué es un agente IA, cómo alimentar contexto efectivamente con Context Engineering, y dominar las herramientas core: Claude Code, OpenCode, MCPs. Esta es la clase fundacional del DOJO — sin esto, las clases 2-10 no fluyen.

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Manifiesto Agentic + ¿Qué es un agente IA? (30 min)

  • • Por qué arrancamos por la herramienta, no por el proyecto
  • • Modelo vs Chatbot vs Agente — distinción crítica
  • • Pitfalls comunes de novato

✅ Context Engineering en práctica (40 min)

  • • File references con @ y la jerarquía CLAUDE.md
  • • Tokens, context window y context rot
  • • Skills + cuándo crear una
  • • Anti-patterns: prompt stuffing, MCP balloning

✅ Claude Code + OpenCode hands-on (30 min)

  • • Setup, login y slash commands esenciales
  • • Demo en vivo: agente leyendo el repo del DOJO
  • • Comparativa Claude Code vs OpenCode

✅ Tu primer flow agentic como QA (20 min)

  • • Caso end-to-end: PR → riesgo → tests con Playwright MCP
  • • Cuándo confiar en el agente, cuándo intervenir críticamente

Trabajo asíncrono:

  • •Leer los 7 temarios async (~3h 35min total)
  • •Instalar Claude Code O OpenCode en tu máquina
  • •Configurar tu primer CLAUDE.md / AGENTS.md
  • •Probar al menos 1 MCP relevante para QA (Playwright o Atlassian)
  • 📦Entregar: screenshot de tu agente respondiendo con contexto cargado

Entregable: Tu primer agente CLI configurado + flow agentic end-to-end completo

Herramientas:

Claude Code (Anthropic CLI agent)OpenCode (Open-source CLI agent (75+ providers))MCPs (Playwright, Atlassian, DBHub, GitHub)Terminal (Warp / iTerm / cualquier terminal moderno)
SEMANA 2

Shift-Left Testing

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Prevenir bugs antes de que se escriban con análisis estático. Última clase sin AI tools — el alumno aprende a leer críticamente código y refinar ACs antes de tocar agentes de IA.

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Análisis estático sin MCPs (40 min)

  • • Lectura crítica de código
  • • Detección de smells y ambigüedades
  • • Refinamiento de Stories con ojo crítico QA

✅ Risk-Based Testing + ACs como contrato (50 min)

  • • Priorización Valor-Costo-Riesgo
  • • Acceptance Criteria como contrato testeable
  • • BDD básico (Given-When-Then)

✅ Refinamiento del ATP (30 min)

  • • Refinar ATPs con criterios testeables
  • • Marcar Stories como Ready for Development

Trabajo asíncrono:

  • •Completar refinamiento del ATP de Story asignada
  • •Documentar criterios de aceptación testeables
  • 📦Entregar: ATP refinado + ACs en formato BDD

Entregable: ATP refinados con criterios de aceptación testeables

Herramientas:

Jira (comentarios + refinement)Notion (opcional para notas)
Génesis del Proyecto

(Final de Semana 2)

Deliverable: Contexto del proyecto colaborativo

  • ✓Fase 1: Constitution (Business Model Canvas)
  • ✓Fase 2: Architecture (PRD + SRS)
  • ✓Fase 3: Infrastructure (Backend + Frontend setup)
  • ✓Fase 4: Specification (Backlog en Jira poblado)

⚔️BLOQUE 2: Sprint Testing

(Semanas 3-4)

Trifuerza UI+DB+API con AI agents + Defect Management & Retesting

SEMANA 3

Sprint Testing — Trifuerza

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Testear user stories completas atravesando UI + DB + API en una sesión, usando AI agents. La 'densidad' no es problema — el agent ejecuta, el alumno aprende a orquestar y leer evidencia. Modo TABBED (única clase del syllabus con tabs por topic).

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Story 1 — UI-only (35 min)

  • • Atlassian MCP lee la Story
  • • Playwright agent ejecuta exploración UI
  • • Xray CLI documenta evidencia

✅ Story 2 — UI + DB (40 min)

  • • DBHub MCP valida persistencia
  • • Cross-check UI ↔ DB
  • • Reporte de inconsistencias

✅ Story 3 — UI + DB + API (trifuerza completa) (45 min)

  • • OpenAPI MCP invoca endpoints
  • • Validación de las 3 capas con un único agent
  • • Reporte consolidado en Jira

Trabajo asíncrono:

  • •Completar exploración de las 3 stories
  • •Reportar bugs encontrados en Jira
  • 📦Entregar: Bugs reportados (input para Clase 4)

Entregable: Bugs reportados en Jira (input para Clase 4)

Herramientas:

Atlassian MCPPlaywright CLIDBHub MCPOpenAPI MCPXray CLI
SEMANA 4

Defect Management & Retesting

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Anatomía del bug report (severity, priority, repro, evidence), custom fields para dashboards, workflow Jira/Linear con MCPs. Los bugs encontrados en Clase 3 ya fueron 'arreglados' entre clases — ahora se retestean.

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Anatomía del bug report (35 min)

  • • Severity vs Priority
  • • Steps to Reproduce + Evidence
  • • Custom fields para dashboards

✅ Workflow Jira/Linear con MCPs (35 min)

  • • Atlassian MCP — workflow transitions
  • • Linkear bugs a ATCs con Xray CLI
  • • Triage y prioritización

✅ Retesting práctico (50 min)

  • • Retesteo de los bugs de Clase 3 (ya arreglados)
  • • Sign-off de cada bug
  • • Construcción del dashboard de defectos

Trabajo asíncrono:

  • •Completar retesteo de bugs asignados
  • •Sign-off de defectos cerrados
  • 📦Entregar: Dashboard + bugs retesteados con sign-off

Entregable: Dashboard de defectos + bugs retesteados con sign-off

Herramientas:

Atlassian MCPXray CLIJira/Linear
Del Diseño al Staging

(Final de Semana 4)

Deliverable: Stories desplegadas en staging

  • ✓Fase 6: Planning - Plan de implementación técnico
  • ✓Fase 7: Implementation - Implementación de Stories con IA
  • ✓Fase 8: Code Review - Revisión de código
  • ✓Fase 9: Deployment Staging - Deploy a ambiente de test

🎬BLOQUE 3: E2E Automation

(Semanas 5-6)

Fundamentos + estructura/patrones de E2E con Playwright

SEMANA 5

E2E Automation — Fundamentos

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Pasar de ATC en Xray a script de Playwright. Locators (role, text, testid), asserts y waits inteligentes, primer flujo E2E end-to-end. Esta es la primera clase de automation — el alumno toca Playwright en semana 5 (no semana 7 como en Ed.1/2).

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ De ATC a script (30 min)

  • • Lectura de ATC en Xray
  • • Mapeo ATC → estructura de test

✅ Locators robustos (40 min)

  • • role, text, testid
  • • Mejores prácticas para selectores
  • • Anti-patterns: XPath, selectors frágiles

✅ Asserts y waits inteligentes (50 min)

  • • expect() patterns
  • • Auto-waiting en Playwright
  • • Primer flujo E2E end-to-end

Trabajo asíncrono:

  • •Automatizar 1 ATC propio
  • •Ejecutar localmente
  • 📦Entregar: 1 ATC automatizado funcional

Entregable: 1 ATC automatizado funcional

Herramientas:

PlaywrightXray (fuente de ATCs)Claude Code
SEMANA 6

E2E Automation — Estructura y Patrones

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Patrones que escalan — Page Object Model, fixtures, paralelización, visual testing. KATA full architecture se enseña en Clase 9; aquí solo se introduce.

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Page Object Model (40 min)

  • • Concepto y motivación
  • • Estructura de archivos
  • • Refactor del test de Clase 5 a POM

✅ Fixtures + paralelización (40 min)

  • • Fixtures de Playwright
  • • Paralelización con worker projects
  • • Aislamiento de tests

✅ Visual regression + KATA intro (40 min)

  • • toMatchSnapshot
  • • Introducción al patrón KATA

Trabajo asíncrono:

  • •Refactor de tu suite a POM + fixtures
  • •Habilitar paralelización
  • 📦Entregar: Suite E2E con POM + fixtures + paralelización

Entregable: Suite E2E con POM + fixtures + paralelización

Herramientas:

PlaywrightKATA Framework (intro)
Construyendo el Framework

(Final de Semana 6)

Deliverable: Framework KATA configurado

  • ✓Qué es KATA Architecture
  • ✓Cómo crear un proyecto Playwright desde cero
  • ✓Configurar KATA en el proyecto usando prompts
  • ✓Estructura de tests: E2E, API, Database
  • ✓Preparación mental para Fases 11-12

🔌BLOQUE 4: API Automation

(Semana 7)

Automation de la capa lógica con KATA

SEMANA 7

API Automation

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Automation de la capa lógica. Request builders, contract testing, API automation con KATA, integración con suite E2E.

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Request builders + KATA (50 min)

  • • Playwright request context
  • • KATA aplicado a API
  • • JSON assertions

✅ Contract testing (30 min)

  • • OpenAPI specs como contrato
  • • Validación schema

✅ Integración con suite E2E (40 min)

  • • Combinar API + E2E en una misma run
  • • Setup/teardown con API

Trabajo asíncrono:

  • •Automatizar 1 ATC de API
  • •Integrar con la suite E2E
  • 📦Entregar: Suite API automation integrada con E2E

Entregable: Suite API automation integrada con E2E

Herramientas:

OpenAPI MCPPostman/Hoppscotch CLIPlaywright (request context)

🚀BLOQUE 5: DevOps for QA

(Semanas 8-9)

CI/CD + estrategia de regresión + Test Architecture (SDET)

SEMANA 8

CI/CD & Regression Strategy

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Pipelines + estrategia de regresión. GitHub Actions, Allure + Xray reporting, regression suites (selección/priorización), flaky-test triage, PR Review workflow.

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ GitHub Actions (40 min)

  • • Workflows: Smoke, Sanity, Regression
  • • Triggers (manual, schedule, on push)
  • • Secrets y environments

✅ Allure + Xray reporting (30 min)

  • • Integrar Allure en pipeline
  • • Importar resultados a Xray
  • • Trazabilidad Test → Execution → Result

✅ Regression strategy (50 min)

  • • Selección de candidatos a regresión
  • • Flaky-test triage
  • • PR Review workflow

Trabajo asíncrono:

  • •Configurar pipeline en repo personal
  • •Ejecutar regression en CI/CD
  • 📦Entregar: Pipeline funcionando + Allure + Xray report

Entregable: Pipeline GitHub Actions + Allure + Xray reporting + regression suite priorizada

Herramientas:

GitHub ActionsAllureXrayDocker
SEMANA 9

Test Architecture (SDET)

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: Diseño de framework propio nivel SDET. KATA full architecture, multi-project setups, layering (utilities/fixtures/components/actions/tests), convenciones, custom reporters, test data management. Posición post-CI/CD: el alumno necesita haber sentido el dolor de mantener una suite desestructurada antes de apreciar la arquitectura.

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ KATA full architecture (50 min)

  • • Komponent / Action / Test layers
  • • Multi-project setups
  • • Convenciones de nomenclatura

✅ Layering (40 min)

  • • utilities, fixtures, components, actions, tests
  • • Refactor a la nueva estructura

✅ Reporters + Test Data Management (30 min)

  • • Custom reporters
  • • Test data factories
  • • Cleanup strategies

Trabajo asíncrono:

  • •Refactor del framework personal a KATA full
  • •Implementar custom reporter
  • 📦Entregar: Framework KATA arquitecturado con multi-project setup

Entregable: Framework KATA arquitecturado con multi-project setup

Herramientas:

Playwright + KATATypeScript
De Staging a Production

(Final de Semana 9)

Deliverable: Cierre conceptual del programa

  • ✓Recap de las 14 fases del ciclo IQL
  • ✓Cómo la aplicación llegó a producción
  • ✓Vista DevOps: todo el pipeline E2E
  • ✓Temas avanzados no cubiertos en clases
  • ✓Recursos para seguir aprendiendo

🌌BLOQUE 6: Production

(Semana 10)

Observabilidad en producción — QA-on-call

SEMANA 10

Observabilidad en Producción

Duración: 2h

En Vivo

Objetivo: El alumno juega QA-on-call por una semana. Setup real de stack de observabilidad sobre la feature que el alumno automatizó en Clases 5-7. Cubre los 5 steps que el syllabus de Ed.1/2 NO cubría (Canary, A/B, RUM, Chaos, Feedback Loop).

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Canary + A/B Testing (35 min)

  • • Canary release monitoring (Step 12)
  • • A/B testing setup (Step 13)
  • • Feature flags en producción

✅ RUM + Synthetic monitoring (45 min)

  • • Real User Monitoring (Step 14)
  • • Core Web Vitals + MTTD/MTTR
  • • UptimeRobot synthetic

✅ Chaos Engineering + Feedback Loop (40 min)

  • • Chaos engineering intro (Step 15)
  • • Feedback loop al siguiente ciclo (Step 16)
  • • QA-on-call playbook

Trabajo asíncrono:

  • •Setup real del stack de observabilidad
  • •QA-on-call durante una semana
  • •Reportar hallazgos hasta la Ceremonia
  • 📦Entregar: Stack funcionando + reporte de hallazgos

Entregable: Stack de observabilidad funcionando + reporte de hallazgos como QA-on-call

Herramientas:

Sentry / Datadog / Grafana (elegir uno)UptimeRobotFeature flags platform

🎓BLOQUE 7: Ceremonia

(Semana 11)

Presentación de proyectos y certificación oficial

SEMANA 11

Ceremonia de Certificación

Híbrido

Objetivo: Presentar el proyecto final ante el equipo y obtener la certificación oficial

Entregable: Certificación oficial

Herramientas:

Slack (Dojo channel)Loom/OBS (para grabación)Google Meet/Zoom (si es live)

🎬DEVLOGS — Sesiones Asíncronas del Lado Dev

Videos behind-the-scenes mostrando cómo se construyó el proyecto colaborativo

5 sesiones que acompañan el programa

1

🎬Génesis del Proyecto

Fases 1-4 del AI-Driven Project

🔓 Se desbloquea después de Clase 2 — Shift-Left Testing

Sesión asíncrona del lado dev: Cómo se creó el proyecto colaborativo desde cero usando IA

📦 Deliverable

Contexto del proyecto colaborativo

2

🎬Del Diseño al Staging

Fases 6-9 del AI-Driven Project

🔓 Se desbloquea después de Clase 4 — Defect Management & Retesting

Sesión asíncrona del lado dev: Cómo se implementaron las Stories y se desplegaron a staging

📦 Deliverable

Stories desplegadas en staging

3

🎬Construyendo el Framework

KATA Architecture Setup

🔓 Se desbloquea después de Clase 6 — E2E Automation — Estructura y Patrones

Sesión asíncrona del lado dev: Cómo se construyó el framework de automatización

📦 Deliverable

Framework KATA configurado

4

🎬El Pipeline de Automation

Workflow E2E de Test Automation

🔓 Se desbloquea después de Clase 8 — CI/CD & Regression Strategy

Sesión asíncrona del lado dev: Demo del flujo completo de automatización

📦 Deliverable

Flujo E2E de automation entendido

5

🎬De Staging a Production

Fases 13-14 del AI-Driven Project

🔓 Se desbloquea después de Clase 9 — Test Architecture (SDET)

Sesión asíncrona del lado dev: Vista general del ciclo completo hasta producción

📦 Deliverable

Cierre conceptual del programa

📊 RESUMEN DEL PROGRAMA

Total:

16-18 horas de clases en vivo + trabajo asíncrono

Certificación:

Agentic Quality Engineer

Experiencia:

3 meses de trabajo real (3 sprints incluidos)

Proyecto final:

MVP completo production-ready con testing automatizado

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