IX / LABORATORIO DE INGENIERÍA

La confianza merece
una prueba difícil.

Herramientas pequeñas para preguntas importantes. Exploro cómo demostrar que un sistema responde bien, especialmente cuando algo sale mal.

Explorar las cinco demos ↗Emotion Detector ↗

01 / FALSE-GREEN

Alfa pública · verificada localmente

Pruebas en verde.
¿Producto roto?

Un checkout. Cinco fallos deliberados. Dos maneras de verificar el mismo recorrido. El informe muestra por qué pasar una prueba no basta para confiar en lo que comprueba.

INFORME APORTADO / 18 SEP 2026

0/5fallos detectados · suite débil5/5fallos detectados · suite de comportamiento

Dos repeticiones por fase y controles sin fallos antes y después. Resultados del informe, no una nueva ejecución en esta web.

El mismo fallo. Distinta capacidad de detectarlo.

Resultados documentados de cinco fallos aplicados
Fallo introducidoSuite débilSuite de comportamiento
El botón de compra no hace nadaNo detectadoDetectado
La imagen no se puede decodificarNo detectadoDetectado
La información de envío desapareceNo detectadoDetectado
La confirmación cambia de significadoNo detectadoDetectado
Se retira la etiqueta accesible explícitaNo detectadoDetectado

Código e instalación ↗

Qué demuestra y qué falta comprobar

El resultado describe sensibilidad a cinco fallos configurados. El 50 % agregado del informe combina dos suites deliberadamente distintas; no es una puntuación de calidad o cobertura del producto. Un fallo no aplicado no cuenta como detectado ni como superviviente.

La alfa se recuperó y verificó el 19 de septiembre de 2026: instalación limpia, 71 pruebas unitarias, 18 de navegador offline y 20 HTTP aprobadas en Windows con Node 24.15.0, Playwright Core 1.56.1 y Chromium 141.0.7390.37. La demo volvió a reproducir el contraste mostrado. La validación local no equivale a compatibilidad universal ni a una auditoría independiente de seguridad. Consulta en el repositorio el estado separado de CI.

02 / HEALTH-INTEROP-LAB

Del mensaje al
sistema conectado.

Un laboratorio de interoperabilidad clínica ya documentado en el portafolio. Ahora incluye un recorrido reproducible Angular → HTTP → gRPC, con datos sintéticos y estados desconocidos explícitos.

Leer el caso existente ↗

HERRAMIENTAS PÚBLICAS / EXPERIMENTOS DE SEGURIDAD

MIT · Python · CI

telemetry-leak-lab

Qué puede sobrevivir a la redacción de registros y trazas, y cómo comprobarlo sin perder la señal útil.

Explorar caso y demo ↗
MIT · Python · CI

tenant-fence

Una pregunta de negocio, convertida en una prueba: ¿puede una organización leer los datos de otra?

Explorar caso y demo ↗

03 / AGENDA ABIERTA

Las preguntas
que siguen.

Seis propuestas por construir y validar. Nombres de trabajo; no son productos disponibles ni compromisos de entrega.

02 / PROPUESTA

evidence-contract

Contratos para distinguir hechos, estimaciones e hipótesis antes de publicar.

03 / PROPUESTA

clinical-chaos

Escenarios sintéticos adversos para integraciones de salud.

04 / PROPUESTA

rules-replay

Comparación explicable de decisiones entre versiones de reglas.

05 / PROPUESTA

route-atlas

Contrastar rutas declaradas, enlaces y recorridos observados por rol.

06 / PROPUESTA

money-invariants

Propiedades de idempotencia, totales y redondeo con dinero ficticio.

08 / PROPUESTA

mcp-failure-lab

Errores y reintentos de herramientas de agentes sin efectos reales.

CRITERIO DE PUBLICACIÓN

Que otra persona
pueda comprobarlo.

Código legible, instalación reproducible, ejemplos sintéticos y límites claros. Cada herramienta tendrá su repositorio cuando esté lista para ponerse a prueba.

Mi perfil en GitHub ↗

DEL EXPERIMENTO A LA DECISIÓN

Decide qué límite revisar primero.

El diagnóstico técnico y estratégico convierte una pregunta acotada en un mapa del sistema, hallazgos priorizados y una ruta ejecutable. El alcance y los accesos se acuerdan antes de trabajar.

Preparar mi diagnóstico ↗