📅 SYLLABUS: 10 Semanas + Presentaciones

✅ Panorama del Proyecto Colaborativo (30 min)

• • Visión general del producto a testear
• • Estructura del repositorio (.context/, .prompts/)
• • Épicas e historias de usuario disponibles

✅ Herramientas de IA + MCPs (40 min)

• • Claude Code / Codex CLI
• • Configuración de MCPs principales
• • Demo de interacción con agentes IA

✅ Context Engineering (30 min)

• • Qué archivos leer para cada fase
• • Cómo estructurar prompts efectivos
• • Ingeniería de contexto en la práctica

✅ Asignación de Historias de Usuario (20 min)

• • Cada estudiante elige/se asigna 1-2 Stories
• • Explicación del workflow a seguir

✅ Refinamiento de Story con Ojo Crítico QA (40 min)

• • Revisar Story en Jira con perspectiva de tester
• • Detectar ambigüedades, casos edge, gaps
• • Preguntas al PO/Dev para clarificar

✅ Generación de Test Outlines (50 min)

• • Usar IA para generar escenarios de prueba
• • Documentar como COMENTARIOS en la Story (no en Xray)
• • Notas de prueba para exploración futura

✅ Estimación y Preparación (30 min)

• • Estimar complejidad de testing
• • Identificar dependencias y riesgos
• • Marcar Story como Ready for Development

✅ Testing Exploratorio en Staging (50 min)

• • Acceder a la funcionalidad desplegada
• • Exploración libre basada en test outlines
• • Uso de Playwright MCP para exploración asistida

✅ Reporte de Bugs con Evidencia (40 min)

• • Cómo crear un buen bug report
• • Screenshots, videos, logs
• • Workflow de defectos en Jira

✅ Cierre de Story (30 min)

• • Si no hay bugs: Sign-off → QA Approved
• • Si hay bugs: Mantener en In Test, asignar defectos
• • Comentarios finales en la Story

✅ Estrategias de Database Testing (30 min)

• • Qué validar en la capa de datos
• • Integridad referencial, constraints, triggers
• • Consistencia frontend ↔ backend ↔ database

✅ Uso de MCPs de Database (50 min)

• • Supabase MCP: queries directas a Supabase
• • DBHub MCP: conexión PostgreSQL con connection string
• • Generar queries con IA

✅ Testing de Story a Nivel Database (40 min)

• • Tomar la misma Story de clase 3 (u otra)
• • Validar que los datos se persisten correctamente
• • Detectar inconsistencias

✅ Estrategias de API Testing (30 min)

• • Validar endpoints, status codes, responses
• • Contract testing (OpenAPI)
• • Pruebas de integración

✅ Uso de MCPs de API (50 min)

• • OpenAPI MCP: obtener documentación de APIs
• • Postman MCP: crear y ejecutar requests
• • Guardar requests en workspace personal

✅ Cierre del Ciclo Trifuerza (40 min)

• • Completar testing API de la Story
• • Verificar consistencia UI ↔ DB ↔ API
• • Sign-off final de la Story

✅ Análisis de Tests para Regression Suite (30 min)

• • Revisar todas las pruebas ejecutadas
• • Identificar candidatos para regresión
• • Criterios de selección

✅ Priorización de Tests (40 min)

• • Risk-Based Testing
• • Factores: Costo, Valor, Riesgo
• • Matriz de priorización

✅ Documentación en Xray/Jira (50 min)

• • Crear Test Cases formales (tipo incidencia Test)
• • Trazabilidad: Story → Test → Defecto
• • Custom field Status para regresiones manuales
• • Agregar tests a épica de regresión

✅ Locators y Selectores CSS (40 min)

• • Estrategias de selección de elementos
• • CSS Selectors vs XPath vs data-testid
• • Mejores prácticas para locators robustos

✅ Page Object Model (simplificado por KATA) (30 min)

• • Concepto de POM
• • Cómo KATA simplifica el modelo
• • Estructura de archivos

✅ Implementar Test E2E de UI (50 min)

• • Tomar test case documentado en Clase 6
• • Automatizarlo con Playwright
• • Ejecutar localmente

✅ Automatización de API Testing (50 min)

• • Requests con Playwright (request context)
• • Validaciones de responses
• • Assertions en JSON

✅ Integración con Database (30 min)

• • Validaciones de datos en tests
• • Setup/teardown de datos

✅ Primer Flujo de Git (40 min)

• • Introducción al Git Flow del proyecto
• • Crear branch → commit → push → PR
• • Code review básico

✅ Repaso del Flujo de Automation (20 min)

• • Recap del workflow
• • Resolución de dudas

✅ GitHub Actions (50 min)

• • Crear workflows para Smoke, Sanity, Regression
• • Triggers (manual, schedule, on push)
• • Configuración de secrets y environments

✅ Allure Reports (30 min)

• • Integrar Allure en pipeline
• • Reportes privados con OAuth
• • Visualización de resultados

✅ Integración Xray + Trazabilidad (20 min)

• • Importar resultados a Jira Xray
• • Ver métricas de calidad
• • Trazabilidad completa: Test → Execution → Result

✅ Ejecución de Regression Suite Completa (40 min)

• • Correr todos los tests automatizados
• • Analizar resultados
• • Triage de failures

✅ Production Deployment (30 min)

• • Checklist pre-deploy
• • Demo de deploy a producción
• • Estrategias de rollback

✅ Shift-Right Testing (30 min)

• • Smoke testing post-deploy
• • Monitoreo básico
• • Hotfixes si hay bugs

✅ Preparación de Portfolio (20 min)

• • Documentar proyecto para portfolio
• • Tips para LinkedIn/GitHub
• • Preparar presentación