Proyectos y experimentos propios donde documento problemas de calidad, decisiones de implementación y aprendizajes reproducibles. El foco está en el criterio técnico y la evidencia, no en métricas de popularidad.
Problema: integrar cambios sin una validación automática permite que regresiones y caídas de cobertura lleguen a la rama principal.
Implementación: estructuré un proyecto Python con pruebas separadas del código, pipeline en GitHub Actions y un umbral de cobertura que falla cuando no se cumple el criterio acordado.
Problema: las rutas de archivos y permisos generales de almacenamiento generan fallos entre fabricantes y exponen más información de la necesaria.
Decisión técnica: implementé selección explícita de carpetas, URI de contenido, permisos persistentes y reproducción en segundo plano, sin escanear ubicaciones ajenas a la selección del usuario.
Problema: los scripts E2E acoplados a selectores y acciones repetidas son difíciles de mantener y diagnosticar cuando crece la regresión.
Implementación: separé páginas, pruebas y utilidades; centralicé acciones de navegador y habilité ejecución multibrowser con reportes Allure para mejorar trazabilidad.
Problema: comprobar manualmente endpoints aislados no ofrece una regresión repetible ni evidencia suficiente sobre respuestas y datos.
Implementación: organicé solicitudes de GoRest en una colección versionada de Postman como base para centralizar respuestas esperadas y escenarios funcionales reproducibles.
