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Cursos/Crea webs profesionales con IA desde cero/Laboratorio: separa preview y producción
Revisión pendiente desde 21 ago 20263 fuentes primarias

Laboratorio: separa preview y producción

Reproduce una variable ausente o una base equivocada y verifica el aislamiento entre entornos.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Laboratorio: separa preview y producción».

  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 37 de 4775 min Laboratorio reproducible Codex + GPT-5.6 Sol

Resultado visible

Demostrarás que local, preview y producción usan configuración y datos distintos. Reproducirás una variable ausente sin tocar el servicio real.

Estado roto

En preview elimina una variable no secreta de prueba o apunta a una base desechable equivocada. Nunca alteres producción para crear el fallo. Documenta el nombre, no el valor.

Reproduce y diagnostica

Compara el inventario de nombres por entorno. Una variable creada después de un despliegue no modifica el build anterior: necesitarás un nuevo despliegue. Comprueba además URLs de callback, dominio canónico y dataset visible.

Prompt

Compara solo nombres y presencia de variables entre development, preview
y production; no imprimas valores. Reproduce el fallo en preview y explica
si ocurre en build o runtime. Añade validación temprana que nombre la variable
ausente sin filtrar secretos. Configura preview con servicios de prueba.
Redeploya preview y ejecuta el guion de aceptación. No promociones ni cambies
producción. Documenta rollback y qué despliegues necesitan repetirse al rotar.

Matriz de aceptación

SeñalLocalPreviewProducción
datasetsintéticopruebareal
indexaciónnonosegún política
emailscapturadossandboxproveedor real
dominiolocalhostURL previewcanónico

Verificación y restauración

Preview vuelve a funcionar con datos sintéticos y no puede afectar producción. Restaura la variable de laboratorio o elimina la rama específica. No copies una base real para «hacer preview más parecido».

Fuentes oficiales

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Laboratorio: rescata código generado difícil de mantener». 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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