
El diff se ve bien. Las pruebas pasan. El asistente escribió ambas, y ambas pasan. ¿Lo envías a producción? La mayor parte de la práctica de calidad se construyó para un mundo donde un humano escribía el código y podía explicarlo. Ese mundo se está desvaneciendo. Los asistentes de codificación ahora producen lógica plausible que silenciosamente deja caer un caso límite, importa paquetes que no existen, recurre a un valor predeterminado inseguro y —lo más seductor— escriben pruebas que afirman lo que sea que el código ya haga, esté bien o mal. La marca de verificación verde nunca ha sido tan fácil de obtener ni tan poco digna de confianza. Este curso reconstruye la verificación como una disciplina que realmente puedes defender. Aprenderás las técnicas de diseño de pruebas en las que el campo ha confiado durante décadas: partición de equivalencia, análisis de valores límite, tablas de decisión, modelos de estado y combinatorios, para que tus pruebas encuentren defectos en lugar de perseguir un número de cobertura. Aprenderás a revisar código como lo hacen las organizaciones de ingeniería más sólidas: una revisión sistemática de diseño, corrección, seguridad y mantenibilidad, no un mero sello de goma ni una disputa de estilo. Aprenderás a leer la cobertura honestamente y a usar pruebas de mutación para exponer suites que pasan sin probar nada. Y construirás compuertas de calidad en CI (cobertura, mutación, análisis estático, escaneo de secretos y dependencias) que conviertan tus estándares en algo que un cambio debe superar antes de llegar a producción. Atravesando todo esto está la parte que ningún curso antiguo puede darte: tratar el código generado por IA como una entrada no confiable con una firma de defectos conocida, y buscarlo deliberadamente. Cuarenta y una lecciones, cada una una capacidad que puedes aplicar el mismo día. Al final, ante cualquier cambio —de un compañero o de un asistente— sabrás exactamente qué probar, qué revisar y qué dejar pasar.
A release candidate reaches Ranjit Agarwal only after he has already considered how it might fail. He builds the automated safeguards behind web, mobile, and API products, writing reusable test infrastructure in Java, Python, and TypeScript with tools such as Selenium, Appium, Playwright, REST Assured, and Cucumber. His suites run continuously through cloud-based CI/CD pipelines, checking user workflows, microservices, databases, accessibility, and system behavior under heavy traffic. When an unexpected defect does escape, he traces it across logs and network calls, helps the engineering team isolate the cause, and converts the incident into a permanent regression test—making the next release both faster to verify and harder to break.
رائعة، شكرًا
太好了,学到很多
Expected more depth on AI verification.
Troppo basilare per il prezzo.
great