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Cursos/Crea webs profesionales con IA desde cero/Laboratorio: rescata código generado difícil de mantener
Revisión pendiente desde 21 ago 20263 fuentes primarias

Laboratorio: rescata código generado difícil de mantener

Añade una función pequeña a un módulo frágil y usa pruebas y refactor gradual para recuperar control.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Laboratorio: rescata código generado difícil de mantener».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Lección 38 de 4795 min Laboratorio reproducible Codex + GPT-5.6 Sol

Resultado visible

Añadirás una nueva regla a un módulo frágil. Primero demostrarás el comportamiento actual y después reducirás riesgo con caracterización y refactor gradual.

Estado roto

Elige un componente o función de laboratorio con nombres vagos, lógica de negocio mezclada con UI, duplicación y ausencia de pruebas. La nueva petición será pequeña: «añadir estado cancelado» o «mostrar precio con descuento solo cuando sea válido».

Reproduce el riesgo

Pide a Codex un mapa de entradas, salidas, efectos y consumidores sin editar. Cambia mentalmente una condición y enumera qué rutas podrían romperse. Si nadie puede explicar el módulo, añadir más código directo aumenta deuda.

Prompt de rescate

No reescribas el módulo. Caracteriza primero su comportamiento con pruebas
de los casos actuales, incluidos borde y error. Crea un mapa breve de
responsabilidades y duplicación. Implementa la nueva regla en el punto más
pequeño posible. Después propone un refactor mecánico separado: nombres,
función pura y separación UI/lógica. Ejecuta las pruebas tras cada paso.
No cambies comportamiento no solicitado y conserva commits reversibles.

Prueba de mantenimiento

Entrega el módulo a otra persona o abre una tarea nueva sin el contexto anterior. Debe localizar dónde vive la regla, ejecutar pruebas y explicar cómo revertir. Añade una nota de decisión solo si ayuda a futuros cambios.

Verificación y restauración

La regla nueva pasa, los casos anteriores siguen iguales, disminuye duplicación y el diff puede revisarse. Si el refactor mezcla cambios funcionales, vuelve al commit de la función aprobada y divide el trabajo.

Fuentes oficiales

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Taller: portafolio de estudiante». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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