Plan priorizado para probar apps generadas por chat en React, APIs en Go y Flutter: comprobaciones mínimas de unit, integración y e2e que atrapan la mayoría de regresiones.
Los proyectos ensamblados por chat tienden a fallar en los mismos puntos porque el código suele montarse con piezas que parecen correctas pero que nunca se obligaron a encajar entre sí. La mayoría de las funciones funcionan en el camino feliz y fallan cuando usuarios reales hacen clic más rápido, envían entradas raras o usan una versión anterior del cliente.
Gran parte del riesgo está en el código “pegamento”: los pequeños trozos que conectan pantallas con llamadas a la API, transforman respuestas de la API en estado de UI y convierten la entrada del usuario en escrituras en la base de datos. Estas partes son aburridas, así que reciben menos atención, pero controlan el flujo de toda la app.
Las regresiones también se agrupan alrededor de límites donde dos componentes deben compartir un contrato. La UI espera una forma, la API devuelve otra. La API asume que la base de datos aceptará un valor y luego una restricción lo rechaza. O una capa cambia nombres, tipos o valores por defecto y las otras no siguen.
Los mismos puntos de fallo aparecen una y otra vez:
La velocidad acentúa esto. Plataformas como Koder.ai fomentan la iteración rápida: prompts, regenerar, refactorizar y seguir adelante. Eso es una ventaja, pero también significa que pequeños cambios ocurren a menudo y la probabilidad de romper un límite aumenta. Cuando entregas rápido, necesitas pruebas que se ejecuten rápido y fallen de forma ruidosa.
La meta es confianza, no perfección. No intentas demostrar que cada línea es correcta. Intentas atrapar los cambios que te avergonzarían en producción: el formulario que ya no guarda, la API que empezó a rechazar solicitudes válidas o la actualización de la base de datos que dejó de escribir un campo en silencio.
Una expectativa simple ayuda: protege primero los contratos y los caminos principales de usuario. Todo lo demás puede esperar hasta que demuestre que causa daño.
Con código generado por chat, el mayor riesgo normalmente no es la compilación. Es que pequeños cambios rompan comportamientos que suponías obvios.
Empieza por nombrar tus riesgos principales en lenguaje llano. Si un bug impacta alguno de estos, se vuelve caro rápidamente:
Luego elige el conjunto más pequeño de pruebas que cubra flujos reales de usuario y los contratos de API debajo de ellos. Una buena regla: un camino feliz más un caso de “entrada mala” por cada flujo central. Por ejemplo, “crear ítem” debería probar éxito y una falla de validación (campo requerido faltante), porque ambos suelen romperse cuando cambian los prompts.
Después decide qué debe detectarse antes del merge y qué antes del release. Antes del merge debe ser rápido y confiable. Antes del release puede ser más lento y amplio.
Una escala de prioridad simple mantiene cortas las discusiones:
Ejemplo concreto: una función “Cambiar contraseña” en una app React con una API en Go y un cliente Flutter.
P0: la API rechaza contraseñas débiles, la API actualiza el hash almacenado y ambos clientes muestran un mensaje de error si falla.
P1: limitación de tasa y expiración de sesión.
P2: estados de UI pixel-perfect.
Si pruebas aplicaciones generadas por chat (incluidos proyectos creados con herramientas como Koder.ai), esta lente 80/20 te ayuda a evitar docenas de pruebas frágiles que aún fallan en atrapar los errores que los usuarios sienten.
Las regresiones en React suelen venir de dos sitios: pequeños errores lógicos (formateo, validación) y estado de UI que no coincide con la realidad (loading, errores, botones deshabilitados). Empieza donde las fallas dañan a los usuarios.
Si una función tiene entradas y salidas claras, pruébala antes que cualquier UI. Estas pruebas son rápidas, rara vez inestables y te protegen de pequeños cambios de una línea que rompen mucho.
Buenos objetivos iniciales: formateadores de fecha y moneda, validadores de campos, mapping de una respuesta de API a view models, y reducers o máquinas de estado que manejan pantallas.
Después escribe unas pocas pruebas de componentes para las pantallas que la gente usa para completar trabajo. En vez de muchos snapshots superficiales, usa pocas pruebas que actúen como un usuario: escribe en un formulario, haz clic en un botón y aserta lo que el usuario ve.
Céntrate en los estados de UI que comúnmente se rompen: validación y comportamiento de envío de formularios, estados deshabilitados (incluida la prevención de doble envío), loading y reintentos, renderizado de errores y estados vacío vs con resultados.
Para todo lo que hable con la red, haz mock en el límite. Trata al cliente de la API como la costura: aserta la forma de la petición (método, ruta, parámetros clave y payload) y luego devuelve una respuesta realista al componente. Esto atrapa la deriva de contrato temprano, especialmente cuando el backend se está generando o editando rápido.
Una regla que siempre paga: cada vez que arregles un bug, añade una prueba que fallaría si el bug vuelve. Por ejemplo, si una página generada por Koder.ai enviaba userId en lugar de id, añade una prueba que verifique las claves del payload saliente antes de seguir adelante.
Los handlers en Go pueden parecer correctos mientras ocultan pequeñas fallas lógicas que se convierten en bugs reales. Las victorias rápidas vienen de pruebas que fijan entradas, permisos y reglas que mutan datos.
Empieza por la validación de solicitudes. El código generado por chat puede aceptar strings vacíos, ignorar longitudes máximas o aplicar defaults incorrectos. Escribe pruebas que llamen al handler (o a la función de validación que usa) con payloads malos y aserten un claro 400 con un error útil.
Luego asegura auth y permisos en el borde. Una regresión común es “existe auth, pero el rol equivocado aún puede actualizar”. Prueba el camino feliz y algunos casos prohibidos construyendo una petición con contexto de usuario y llamando al handler o middleware.
Después céntrate en reglas de negocio que mutan datos. Endpoints de create, update, delete y cualquier endpoint idempotente merecen pruebas estrictas. Aquí es donde un refactor puede permitir duplicados, saltarse una transición de estado requerida o sobrescribir campos que deberían ser inmutables.
Haz explícito el mapeo de errores. Tu API debería traducir consistentemente fallos comunes en los códigos de estado correctos: input inválido (400), no encontrado (404), conflicto (409) y errores inesperados (500). Las pruebas unitarias deben asertar tanto el status como una forma de error estable para que los clientes no se rompan.
Cheques de alto ROI para cubrir temprano: campos requeridos y defaults, checks de permisos por rol, idempotencia y mapeo limpio entre fallos comunes y códigos de estado.
Las pruebas table-driven mantienen los casos límite legibles:
tests := []struct{
name string
body string
wantStatus int
}{
{\"missing name\", `{\"name\":\"\"}`, 400},
{\"too long\", `{\"name\":\"aaaaaaaaaaaaaaaa\"}`, 400},
}
Los bugs en Flutter en apps generadas por chat suelen venir de pequeñas suposiciones del cliente: un campo que a veces es null, una fecha que llega en otro formato o una pantalla que se queda en loading tras un reintento. Un puñado de pruebas enfocadas puede atrapar la mayoría antes de que se conviertan en tickets de soporte.
Empieza por el mapping de datos. El mayor riesgo es el límite entre JSON y tus modelos Dart. Escribe pruebas que pasen payloads realistas a fromJson y confirma que manejas campos faltantes, claves renombradas y valores extraños. Enums y fechas son culpables habituales: un nuevo valor de enum no debería crashear la app, y el parsing debe fallar de forma segura (con un error claro) en vez de producir valores incorrectos en silencio.
Luego prueba las transiciones de estado. Ya uses BLoC, Provider, Riverpod o setState, fija lo que los usuarios usan cada día: carga inicial, refresco, error y reintento. Estas pruebas son baratas y detectan rápido problemas como “spinner infinito”.
Un conjunto corto que suele dar resultado:
Ejemplo concreto: una pantalla “Crear Proyecto” generada por Koder.ai que acepta nombre y región. Unit-testea que un nombre vacío se bloquee, que los espacios en blanco se recorten y que un valor de región desconocido desde la API no rompa el dropdown.
Los tests Golden pueden ayudar, pero mantenlos raros. Úsalos sólo en pantallas estables donde las regresiones de layout realmente duelan (login, dashboard principal o un flujo crítico de checkout/creación).
Cuando construyes rápido con herramientas de chat, los bugs más dolorosos aparecen entre capas: la página React llama a la API, el handler Go escribe en Postgres y la UI asume una forma de respuesta que cambió. Las pruebas de integración son la forma más rápida de atrapar esos fallos cross-layer sin intentar probar todo.
Una buena regla: por cada recurso central (usuarios, proyectos, órdenes, etc.), prueba una ruta real respaldada por Postgres de extremo a extremo pasando por la API de Go. No todos los casos límite. Sólo un camino feliz que pruebe que el cableado funciona.
Empieza con unas pocas comprobaciones de alta señal:
Usa una instancia real de Postgres para estas pruebas (a menudo una base descartable). Siembra sólo lo necesario, limpia tras cada prueba y mantén aserciones enfocadas en lo que notan los usuarios: los datos guardados son correctos, los permisos se aplican y los clientes pueden parsear las respuestas.
Ejemplo: un feature “Crear Proyecto”. La prueba de integración en Go golpea POST /projects, comprueba un 201 y luego obtiene el proyecto confirmando nombre e owner ID. La integración de React envía el formulario de creación y confirma que el estado de éxito muestra el nuevo nombre. La prueba de Flutter abre la lista de proyectos, crea uno y confirma que aparece tras refrescar.
Si generas apps en Koder.ai, estas pruebas también te protegen cuando la UI o los handlers regenerados cambian accidentalmente la forma de un payload o el formato de error.
Los e2e son tu red de seguridad “¿funciona la app de extremo a extremo?”. Son más valiosos cuando permanecen pequeños y aburridos: smoke tests que prueben el cableado entre React, la API Go, Postgres y el cliente Flutter después de cambios.
Elige un puñado de recorridos que representen dinero real o dolor verdadero si fallan: iniciar/cerrar sesión, crear un registro, editar y guardar, buscar/filtrar y abrir un resultado, y checkout/pago (si aplica).
Ejecuta estos en un navegador y un perfil de dispositivo primero (por ejemplo, Chrome para web y un tamaño típico de teléfono para móvil). Expande a más navegadores o dispositivos sólo cuando los clientes reporten problemas reales allí.
La estabilidad es una característica. Haz las pruebas deterministas para que fallen sólo cuando algo esté roto:
Usa e2e para validar el camino principal, no cada caso límite. Los casos límite pertenecen a unit e integración donde son más baratos y menos frágiles.
La forma más rápida de perder tiempo es escribir pruebas que aparentan ser exhaustivas pero raramente atrapan bugs reales. Un conjunto pequeño y enfocado supera una red amplia que nadie confía.
Los snapshot tests son una trampa común en React y Flutter. Grandes snapshots cambian por razones inocuas (cambios de copy, shifts de layout, refactors menores), así que los equipos o bien aceptan actualizaciones ruidosas o dejan de mirar las fallas. Mantén snapshots sólo para una superficie pequeña y estable, como la salida de un formateador, no pantallas enteras.
Otra omisión fácil: probar librerías de terceros. No necesitas demostrar que React Router, un date picker o un cliente HTTP funcionan. Testea tu punto de integración: dónde lo configuras, cómo mapeas datos hacia él o cómo manejas sus errores.
Las pruebas de estilo raramente valen la pena. Prefiere comprobaciones de comportamiento (botón deshabilitado cuando el formulario es inválido, mensaje de error en 401) por encima de aserciones a nivel de píxel. Haz excepción cuando el estilo afecte comportamiento o cumplimiento: requisitos de contraste, outlines de foco para usuarios de teclado o un layout responsivo crítico.
Evita duplicar la misma comprobación en cada capa. Si ya asertas en una prueba de integración de Go que peticiones no autorizadas devuelven 401, probablemente no necesites la misma aserción en unit y e2e.
Las pruebas de rendimiento merecen la pena, pero más adelante. Espera hasta que tu flujo esté estable (por ejemplo, después de que una feature generada por Koder.ai deje de cambiar a diario), luego fija uno o dos objetivos medibles y hazles seguimiento.
Imagina que lanzas una feature simple: un usuario autenticado edita su perfil y cambia su email. Es un buen canario porque toca estado UI, reglas de API y cache del cliente.
Aquí el conjunto mínimo que suele atrapar la mayoría de regresiones sin convertirse en una suite completa.
updated_at cambia) cuando el email cambia.Este conjunto apunta a los puntos de ruptura comunes: validación y estados deshabilitados en React, deriva de reglas en Go y UI obsoleta o confusa en Flutter. Si construyes con una plataforma como Koder.ai, donde el código puede cambiar rápido entre capas, estas pruebas te dan señal rápida con mantenimiento mínimo.
Pon un temporizador de 60 minutos y céntrate en riesgo, no en perfección. El código generado por chat puede parecer correcto pero aún así omitir pequeñas reglas, casos límite o cableado entre capas. Tu objetivo es un conjunto corto de pruebas que fallen de forma ruidosa cuando el comportamiento cambie.
Apunta las 5 acciones de usuario que deben funcionar siempre. Manténlas concretas: “iniciar sesión”, “crear una orden”, “pagar”, “ver historial de órdenes”, “restablecer contraseña”. Si construyes en Koder.ai, elige lo que puedas demo end-to-end hoy, no lo que esperas añadir luego.
Para cada flujo, encuentra la regla que causaría daño real si estuviera mal. Añade una única prueba rápida por capa donde viva esa regla:
Ejemplo: “Checkout no debe permitir cantidad negativa.” Pruébalo una vez en la API y, si el cliente también lo aplica, una vez en la UI.
Añade una prueba de integración por flujo que use la API real y haga una escritura en Postgres. Mantenla estrecha: crear, actualizar, leer y verificar el resultado almacenado. Esto atrapa errores de wiring como nombres de campo equivocados, transacciones faltantes o migraciones rotas.
Elige 3 a 6 flujos e2e. Prioriza los caminos que cruzan capas (login → crear → ver). Define datos de prueba estables (usuario seed, IDs conocidos, reloj fijo) para evitar dependencia de aleatoriedad.
En CI, ejecuta en este orden: unit tests en cada push, integration tests en cada push o en main, y e2e sólo en main o nightly cuando sea posible.
La forma más rápida de perder tiempo es probar lo incorrecto al nivel equivocado. La mayoría de fallos son previsibles: contratos poco claros, mocks irreales y una suite en la que nadie confía.
Un error común es empezar a probar antes de acordar el contrato de API. Si la API cambia códigos de error, nombres de campos o paginación, tus clientes React y Flutter fallarán de maneras que parecen aleatorias. Escribe el contrato primero (request, response, status codes, forma de error) y luego fíjalo con algunas pruebas de integración.
Otra trampa es abusar de mocks. Mocks que no se comportan como Postgres, middleware de auth o respuestas de red reales crean una falsa sensación de seguridad. Usa unit tests para lógica pura, pero prefiere pruebas de integración delgadas para todo lo que cruce procesos.
Un tercer error es apoyarse en e2e para todo. E2E es lento y frágil; debe proteger sólo los viajes de usuario de mayor valor. Pon la mayor parte de la cobertura en unit e integración donde las fallas son más fáciles de diagnosticar.
Finalmente, no ignores la inestabilidad. Si las pruebas fallan a veces, el equipo deja de escucharlas. Trata tests flaky como bugs en la pipeline y arréglalos rápido.
Checklist rápido antes de añadir más pruebas:
Siguientes pasos: implementa el plan, monitoriza regresiones por capa y mantén la suite pequeña a propósito. Si construyes con Koder.ai, ayuda añadir pruebas justo después de confirmar el contrato de la API generado y antes de expandir features.
Si trabajas con apps generadas por Koder.ai y quieres un lugar único para iterar web, backend y móvil, la plataforma Koder.ai está pensada para ese flujo. Sea cual sea la herramienta, el enfoque de pruebas es el mismo: fija los contratos, cubre los caminos principales y mantén la suite lo bastante aburrida como para ejecutarla.
Suelen fallar en los puntos de unión: UI ↔ API ↔ base de datos. Las piezas generadas pueden parecer correctas por separado, pero pequeños desajustes de contrato (nombres de campos, tipos, valores por defecto, códigos de estado) aparecen cuando los usuarios hacen cosas “desordenadas” como hacer doble clic, enviar entradas raras o usar una versión ligeramente antigua del cliente.
Prueba primero la “pegamento”: los flujos principales de usuario y los contratos de API debajo de ellos. Un conjunto pequeño que cubra “crear/actualizar + validar + guardar + leer” suele atrapar más errores reales que muchos snapshots de UI.
Empieza por los riesgos que se vuelven caros rápidamente:
Escribe las pruebas mínimas que demuestren que esos riesgos no pueden derivar silenciosamente.
P0: bloquea el merge si falla (flujos centrales, contratos, auth, escrituras en datos)
P1: corre en CI; arreglar en un día (rate limits, expiración de sesión, reintentos)
P2: programado o durante refactors (pulido de UI, casos raros)
Decide la categoría primero y luego escribe la prueba.
Empieza con pruebas de lógica pura (formatters, validadores, mapping de respuestas en view models, reducers o máquinas de estado). Luego añade algunas pruebas de componentes que actúen como un usuario:
Mockea la red en el límite del cliente y aserta las claves del payload para detectar pronto la deriva de contrato.
Afianza cuatro cosas:
Usa tests table-driven para mantener legibles los casos límite.
Céntrate en el límite JSON → modelo y en las transiciones de estado:
fromJson debe manejar campos faltantes/nulos sin crashearAñade también una prueba que verifique que muestras un mensaje amigable cuando el servidor devuelve errores de validación.
Pruebas que detecten rupturas entre capas:
Mantén cada prueba en un solo escenario con datos mínimos para que sea estable.
Manténlos aburridos y pocos:
Hazlos deterministas: cuentas de prueba fijas, datos seed, esperas claras (no sleeps aleatorios) y limpieza entre ejecuciones.
Aplaza pruebas que generan ruido o duplican garantías:
Añade una prueba cuando arregles un bug real: así la suite crece a partir del dolor real.