Agentic QA Boilerplate
The QA workflow, but AI runs it
El ciclo QA completo como workflows agénticos: refinar criterios, testear el sprint, automatizar con KATA y decidir el release.
Operas AGENTES de IA sobre software real de diferentes rubros cuyo dueño responde tus bugs. Terminas con CERTIFICACIÓN y EXPERIENCIA REAL para tu perfil, no solo con apuntes.
// DÓNDE TRABAJAN HOY
Más de 3.000 profesionales formados desde 2020. Se forman con nosotros, las consultoras IT los contratan y terminan trabajando en los proyectos de sus clientes. Estas son algunas de las empresas donde trabajan hoy.











// Lo que ya te está pasando
“La regresión nos come la semana antes de cada release.”
Y cuando aparece algo urgente, lo que se recorta es exactamente lo que después se rompe.
“El pipeline está en rojo hace dos semanas. Le damos otra corrida y pasa.”
Ya nadie mira los reportes. Tienes automatización, pero no confías en ella.
“Solo probamos por la interfaz.”
Los bugs de datos y los contratos rotos entre servicios los descubre producción.
“Compramos licencias de IA para el equipo y no vemos retorno.”
Nadie sabe darle contexto al agente ni cuándo desconfiar de lo que devuelve.
Ninguno de estos es un problema de esfuerzo. Son problemas de método.

La IA y la competencia cambiaron las reglas. Ya no basta con teoría - exigen experiencia demostrable.
Exigen experiencia demostrable en herramientas reales
Las empresas asumen que la dominas
La competencia aumenta cada mes



Jira, GitHub, Slack, XRay, IA y otras herramientas en proyectos reales. Mientras otros estudian teoría, tú ya tienes experiencia profesional.
El mismo dato, de los dos lados de la mesa: si estás buscando trabajo, esto es tu ventaja competitiva. Si contratas o lideras un equipo, esto es tu brecha.
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Portfolio verificable y certificación por entregas. Si estás buscando trabajo, es tu evidencia. Si ya trabajas, es lo que llevas a tu equipo el lunes siguiente.
// El diferenciador
Una práctica con nombre propio: el QA opera agentes de IA sobre un producto real y firma cada decisión.
Los agentes no corren solos de punta a punta: cada subagente reporta lo que hizo y una persona aprueba o corrige. La máquina hace lo mecánico; el ingeniero decide.
La segunda clase es la última sin herramientas de IA: primero se aprende a leer código y a refinar criterios; recién después entra el agente.
agentic-qa-boilerplate: repositorio público con licencia MIT, 14 skills, 6 MCPs, cuatro pipelines y la arquitectura KATA (Komponent · Action · Test) en cuatro capas. Se instala con un comando.
El sistema bajo prueba está desplegado, con repositorio público, backlog en Jira, criterios en Gherkin y deuda técnica. El sensei —el instructor que dicta el programa— es su Product Owner: responde los bugs que reporta tu equipo.
Diez semanas en vivo sobre ese producto
Esas diez semanas se dividen en dos Sagas, y así se nombran en toda la página: cada Saga tiene sus semanas, su evaluación con rúbrica y sus propios certificados.
open source · MIT
Dos boilerplates en GitHub, uno por disciplina: se instalan con un comando y se pueden mirar por dentro.
The QA workflow, but AI runs it
El ciclo QA completo como workflows agénticos: refinar criterios, testear el sprint, automatizar con KATA y decidir el release.
From PRD to staging deploy
El mismo sistema del lado dev: del PRD al deploy en staging, con la IA operando Jira y GitHub y una persona firmando cada checkpoint.
// Lo que ya te está pasando
No hay un módulo genérico de "buenas prácticas". Cada problema de esta lista tiene una clase con nombre, un entregable que se revisa y un criterio de evaluación con puntaje.
// Saga 2 · Automation · Clase 8
“La regresión nos come la semana antes de cada release”
El problema, como suena en tu equipo
“La regresión nos come la semana antes de cada release”
Qué se entrena
Construye un pipeline real en GitHub Actions con las tres suites separadas —humo, sanidad y regresión completa— y sus tres disparadores: manual, por agenda y por push. Manejo de secretos y entornos, selección y priorización de qué caso entra en cada suite, triage de los tests que fallan de forma intermitente en vez de reintentarlos, y reporte de Allure integrado a Xray con trazabilidad desde el caso hasta el resultado.
+ Clase 6
Qué queda como evidencia
.github/workflows/tests.ymlreports/allure-report/agentic-qa-boilerplate, público y con licencia MIT.Ver el framework en GitHub Qué sabe hacer tu empleado después
Deja la regresión corriendo sola por agenda en integración continua, y decide con criterio qué caso entra en el humo de cada deploy y qué se ejecuta una vez por noche.
Lo que este bloque no hace
No migra la suite que tu equipo ya tiene. El criterio se entrena sobre el proyecto del programa; llevarlo a tu repositorio es trabajo posterior.
// Saga 1 · Sprint Testing · Clase 2
“Las historias llegan a desarrollo con criterios ambiguos y el retrabajo aparece recién en QA”
El problema, como suena en tu equipo
“Las historias llegan a desarrollo con criterios ambiguos y el retrabajo aparece recién en QA”
Qué se entrena
Lectura crítica de código sin herramientas, priorización por Valor-Costo-Riesgo, y conversión de criterios de aceptación ambiguos en contratos testeables en formato Given-When-Then.
Qué queda como evidencia
02-shift-left/atp-refinado.mdQué sabe hacer tu empleado después
Entra a un refinamiento y frena una historia mal escrita antes de que se desarrolle, con el argumento por escrito.
// Saga 1 · Sprint Testing · Clase 4
“Cuando dirección pregunta cómo está la calidad este sprint, no tengo un número”
El problema, como suena en tu equipo
“Cuando dirección pregunta cómo está la calidad este sprint, no tengo un número”
Qué se entrena
Anatomía del reporte de bug con severidad, prioridad, reproducción y evidencia; tableros de defectos con campos personalizados y JQL avanzado; retesteo con sign-off formal; documentación de casos formales en Xray.
Qué queda como evidencia
04-defect-management/dashboard-defectos.png04-defect-management/bugs-retesteados.mdQué sabe hacer tu empleado después
Publica un tablero que su manager puede leer solo, y defiende el estado de calidad del sprint con dos métricas en vez de con una sensación.
Lo que este bloque no hace
El progreso y la evidencia son por persona, y el líder del equipo entra al Jira del programa para verlas: quién trabaja qué historia, con qué trazabilidad y con qué resultado. Lo que se revisa es el trabajo real, no un tablero agregado.
Hay 9 problemas más mapeados, con su evidencia.
Ver el mapa completo// Antes de hacer clic
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