Documentación de Pruebas con IA: De Capturas a Insights

from ai_documentation import ScreenshotAnalyzer
import cv2

class TestScreenshotDocumentation:
    def setup_method(self):
        self.analyzer = ScreenshotAnalyzer(
            model='vision-transformer-large',
            ocr_enabled=True
        )

    def test_automatic_bug_documentation(self):
        """IA genera reporte completo de bug desde captura"""
        screenshot = cv2.imread('test_failures/checkout_error (como se discute en [Self-Healing Tests: AI-Powered Automation That Fixes Itself](/blog/self-healing-tests)).png')

        analysis = self.analyzer.analyze_bug_screenshot(
            image=screenshot,
            context={
                'test_name': 'test_checkout_flow',
                'step': 'Envío de pago',
                'expected': 'Página de confirmación de pedido'
            }
        )

        print(analysis.description)
        # Salida:
        # "Mensaje de error mostrado: 'Procesamiento de pago falló. Intente nuevamente.'
        # Ubicado en banner rojo en la parte superior de la página de checkout.
        # Botón de envío está deshabilitado (en gris).
        # Formulario de tarjeta de crédito muestra error de validación en campo CVV (borde rojo).
        # Consola del navegador muestra error JavaScript: 'TypeError: Cannot read property amount of undefined'"

        # IA genera reporte estructurado de bug
        bug_report = analysis.generate_bug_report()

        assert 'Procesamiento de pago falló' in bug_report['summary']
        assert 'campo CVV' in bug_report['reproduction_steps']
        assert bug_report['severity'] == 'High'
        assert 'error JavaScript' in bug_report['technical_details']

const { VisualRegressionAI } = require('visual-ai-testing');

describe('Documentación Visual', () => {
  const visualAI = new VisualRegressionAI({
    baselineDir: 'screenshots/baseline',
    diffThreshold: 0.02
  });

  it('documenta regresiones visuales automáticamente', async () => {
    const currentScreen = await (como se discute en [Visual AI Testing: Smart UI Comparison](/blog/visual-ai-testing)) page.screenshot();
    const baselineScreen = 'checkout_page_baseline.png';

    const analysis = await (como se discute en [AI-Assisted Bug Triaging: Intelligent Defect Prioritization at Scale](/blog/ai-bug-triaging)) visualAI.compareAndDocument({
      baseline: baselineScreen,
      current: currentScreen,
      pageName: 'Página de Checkout'
    });

    if (analysis.hasDifferences) {
      console.log(analysis.report);
      /*
      Diferencias Visuales Detectadas:

      1. Color de Botón Cambió
         - Ubicación: Sección de pago, botón enviar
         - Cambio: Color de fondo #0066CC → #FF0000
         - Impacto: Alto (CTA principal cambió)
         - Causa probable: Modificación CSS

      2. Tamaño de Texto Aumentó
         - Ubicación: Título de producto
         - Cambio: font-size 16px → 18px
         - Impacto: Bajo (cambio tipográfico menor)

      3. Posición de Elemento Se Desplazó
         - Ubicación: Input de código de descuento
         - Cambio: Movido 15px hacia abajo
         - Impacto: Medio (cambio de diseño)
         - Posible causa: Banner promocional agregado arriba
      */

      expect(analysis.categorizedChanges).toEqual({
        critical: 1,
        medium: 1,
        minor: 1
      });
    }
  });
});

from ai_documentation import VideoAnalyzer

class TestVideoDocumentation:
    def setup_method(self):
        self.video_analyzer = VideoAnalyzer(
            model='action-recognition-v3',
            ocr_enabled=True
        )

    def test_extract_steps_from_video(self):
        """Extraer pasos de prueba desde ejecución grabada"""
        video_path = 'test_recordings/login_test_run.mp4'

        steps = self.video_analyzer.extract_test_steps(
            video_path=video_path,
            test_name='Flujo de Inicio de Sesión de Usuario'
        )

        # IA identifica y documenta cada paso
        assert len(steps) == 5

        assert steps[0].action == 'Navegar a página de login'
        assert steps[0].timestamp == '00:00:02'

        assert steps[1].action == 'Ingresar nombre de usuario: test@example.com'
        assert steps[1].element == 'Campo de entrada (tipo email)'

        assert steps[2].action == 'Ingresar contraseña'
        assert steps[2].sensitive_data_masked is True  # IA enmascara contraseñas automáticamente

        assert steps[3].action == 'Hacer clic en botón "Iniciar Sesión"'

        assert steps[4].action == 'Verificar redirección al dashboard'
        assert steps[4].status == 'Success'

from ai_documentation import TestReportGenerator

class TestIntelligentReporting:
    def test_generate_insights_from_results(self):
        """IA analiza resultados de pruebas para identificar patrones"""
        generator = TestReportGenerator()

        test_results = load_test_results('last_30_days')

        report = generator.generate_insights_report(
            results=test_results,
            include_recommendations=True
        )

        print(report.patterns)
        """
        PATRONES IDENTIFICADOS:

        1. Patrón de Prueba Inestable
           - Prueba: test_user_profile_update
           - Patrón: Falla 30% del tiempo en Chrome, 0% en Firefox
           - Causa probable: Condición de carrera en ejecución JS asíncrona
           - Recomendación: Agregar espera explícita para confirmación de guardado de perfil

        2. Fallos Específicos de Entorno
           - Pruebas: suite checkout_*
           - Patrón: 15% tasa de fallo en staging, 0% en dev
           - Causa probable: Timeout de gateway de pago en staging (>5s)
           - Recomendación: Aumentar timeout o mockear servicio de pago

        3. Fallos Basados en Tiempo
           - Prueba: test_daily_report_generation
           - Patrón: Falla entre 00:00-01:00 UTC
           - Causa probable: Ventana de respaldo de base de datos
           - Recomendación: Omitir prueba durante ventana de mantenimiento
        """

        assert len(report.recommendations) >= 3