Consultoría en ingeniería de QA · Integración de IA soberana · AEO y GEO

La inteligencia artificial al servicio de su QA de software

Acompañamos a las direcciones de sistemas y a las direcciones técnicas en el diseño, la automatización y la protección de sus cadenas de pruebas complejas. Despliegue 100 % on-premise o en una nube soberana (Francia, UE).

Una experiencia de alto nivel procedente de grandes consultoras tecnológicas: acorte sus ciclos de validación, elimine las regresiones en producción y controle su autoridad en los motores de IA generativa.
Descubra también nuestra base técnica de código abierto (SAPFX) ↓
AI Cabra · Unified Quality Engineering Engine
On-premise o nube soberana
MOTOR SAP SAPFX Open Source Pruebas unificadas sin licencia SAP GUI · Escritorio Windows SAP Fiori · Web SAPUI5 Playwright API OData · Gateway v2 / v4 REST HUB DE ORQUESTACIÓN AI Cabra Core Agentes de prueba IA · Servidores MCP 1. Planificación y generación 2. Autorreparación trazada 3. Decisión y control humano IA SOBERANA CabrIA & CabraFlow Aprendizaje privado y Voice QA RAG soberano · Cita de las fuentes Fine-tuning · Datos 100 % locales Voice QA · Voz a Playwright o RF On-premise o nube soberana Infraestructura privada · Francia, UE 0 fugas de datos Aislamiento estricto · RGPD garantizado Cero lock-in Plena propiedad · Apache 2.0
Experiencia sectorial

Nuestros servicios de acompañamiento

Intervenciones de alto impacto para dar fiabilidad a sus entregas de software y desarrollar su visibilidad tecnológica.

Automatización de QA y pruebas complejas

Diseño, rediseño y aceleración de sus suites de pruebas de extremo a extremo (web, móvil, escritorio, SAP GUI, Fiori, API OData). Reducción drástica de los falsos positivos.

  • Auditoría de la arquitectura de pruebas y de la cobertura real
  • Pruebas keyword-driven en lenguaje de negocio, sin deuda
  • Integración fluida en sus pipelines de CI/CD
Solicitar un encuadre →

Integración de agentes de IA y LLM soberanos

Despliegue de asistentes de IA y de agentes de prueba especializados en su infraestructura privada (on-premise) o en una nube soberana (Francia, UE). Sus datos nunca salen.

  • 100 % on-premise o nube soberana (Francia, UE): garantía de cero fugas de datos
  • Fine-tuning privado sobre sus registros de ejecución reales
  • RAG verificable con cita sistemática de las fuentes
Explorar una integración de IA →

Servicio AEO y GEO (visibilidad B2B en la IA)

Sitúe sus soluciones, su documentación y sus marcas de software en cabeza de las respuestas generadas por ChatGPT, Claude, Perplexity y Google Gemini.

  • Auditoría de citabilidad y cartografía de entidades de software
  • Datos estructurados Schema.org y estandarización llms.txt
  • Refuerzo de la autoridad E-E-A-T ante los responsables de TI
Auditar su visibilidad en la IA →

Programa piloto con compromiso medido

Compruebe nuestro valor en condiciones reales sobre un perímetro reducido antes de cualquier despliegue a gran escala. Riesgo controlado, beneficios demostrados.

  • Criterios de éxito medibles, fijados por contrato desde el inicio
  • El 100 % de las métricas y entregables siguen siendo de su propiedad
  • Tarifas y condiciones preferentes
Consultar el marco del piloto →
Decisión estratégica de TI

¿Por qué hacer evolucionar su enfoque de pruebas?

Herramientas propietarias y silos

Enfoque tradicional

Modelo pesado heredado de las suites de pruebas de los años 2010

  • ×
    Costes de licencia recurrentes Licencias pagadas cada año, a menudo por puesto de ejecución, en suites propietarias cerradas.
  • ×
    Fragilidad y mantenimiento que consume tiempo Scripts rígidos que se rompen con cada actualización de SAP o rediseño de interfaz, y otro tanto de tiempo de mantenimiento.
  • ×
    Dependencia y riesgo para la confidencialidad Telemetría y datos de prueba enviados a nubes de terceros sujetas a jurisdicciones extraterritoriales.
  • ×
    IA de «caja negra» Sustituciones opacas sin trazabilidad de los cambios, con riesgo de introducir regresiones ocultas.
Recomendado · Next-Gen Estándar abierto

Método AI Cabra

Ingeniería soberana, de código abierto, ágil y medible

  • ✓
    0 € de coste de licencia del motor Base de código abierto Apache 2.0 (Robot Framework + SAPFX). Sus pruebas y sus entregables le pertenecen al 100 %.
  • ✓
    Lenguaje de negocio duradero y unificado Una sola sintaxis para SAP GUI, Fiori y API OData, con resiliencia nativa e intenciones semánticas.
  • ✓
    100 % on-premise o nube soberana Modelos de IA locales alojados en sus instalaciones o en una nube soberana (Francia, UE). Cero fugas de datos y pleno cumplimiento del RGPD.
  • ✓
    Explicabilidad y control humano Cada diagnóstico queda trazado, registrado y documentado. El experto funcional conserva el pleno control de la decisión.
Ecosistema e I+D

Nuestras soluciones de automatización

Herramientas robustas, medibles y sin dependencia del proveedor para transformar su cadena de pruebas.

Base de ingeniería Apache 2.0 · Open Source
v0.8.5

SAPFX · Automatización de pruebas SAP para Robot Framework

Nuestras bibliotecas de código abierto para Robot Framework (versión 0.8.5 en PyPI, 442 keywords, 462 escenarios ejecutados en vivo en cuatro sistemas SAP reales) prueban SAP GUI, las aplicaciones SAP Fiori y las API OData y RFC con las mismas reglas, incluso dentro de una misma prueba. Una vía abierta, sin licencia, para el relevo de CBTA antes de finales de 2027. Más allá de las pruebas, rumbo a los conjuntos de datos, las bases de datos por poblar para las pruebas de rendimiento y la carga de parametrización y de migración (aún no entregados).

> pip install robotframework-sapfx
*** Settings ***
Library    Browser
Library    SapFioriLibrary    ui5_timeout=20s

*** Test Cases ***
Search The API Reference
    New Browser    chromium    headless=True
    New Page       https://sdk.openui5.org/#/api
    Fill Ui5 Input    Button    controlType=SearchField
    ${xpath}=    Get Ui5 Xpath    controlType=SearchField
    Log    ${xpath}
    [Teardown]    Close Browser
*** Settings ***
Library    SapEccLibrary

*** Variables ***
${CONNECTION}    MY SYSTEM
${USER}          DEVELOPER
${PASSWORD}      ${EMPTY}
${GRID}          wnd[0]/usr/cntlGRID1/shellcont/shell

*** Test Cases ***
Read The Clients Table In SE16
    Open Sap Logon
    Connect To Session With Retry
    Open Connection    ${CONNECTION}
    Input Text        wnd[0]/usr/txtRSYST-BNAME    ${USER}
    Input Password    wnd[0]/usr/pwdRSYST-BCODE    ${PASSWORD}
    Send Vkey    0
    Scripting Should Be Fully Enabled
    Use ALV Grid In Data Browser
    Input Text    wnd[0]/usr/ctxtDATABROWSE-TABLENAME    T000
    Send Vkey    0
    Send Vkey    8
    ${rows}=    Read Full Grid    ${GRID}
    Log    ${rows}
*** Settings ***
Library    SapApiLibrary

*** Variables ***
${PASSWORD}    ${EMPTY}

*** Test Cases ***
Count The Products
    Open Api Session    http://localhost:50000    user=DEVELOPER
    ...                 password=${PASSWORD}    sap_client=001
    ${count}=    Get Odata Count    /sap/opu/odata/sap/SEPMRA_SHOP/Products
    Should Be True    ${count} > 0
    ${first}=    Get Odata Entities    /sap/opu/odata/sap/SEPMRA_SHOP/Products    top=3
    Length Should Be    ${first}    3
    [Teardown]    Close All Api Sessions
Product Count Agrees Across API And GUI Channels
    # …
    ${gui_count}=    Count Table Entries    ${EPM_PRODUCTS_TABLE}
    Should Be True    ${gui_count} > 0
    ...    msg=Table ${EPM_PRODUCTS_TABLE} vide : données EPM absentes sur ce système ?
    ${api_count}=    Get Odata Count    ${EPM_PRODUCTS_PATH}    alias=a4h
    Should Be Equal As Integers    ${api_count}    ${gui_count}
    ...    msg=OData $count (${api_count}) ≠ SE16 ${EPM_PRODUCTS_TABLE} (${gui_count}).
    Log    Produits EPM : ${api_count} via OData == ${gui_count} via SE16.
Programa de I+D On-premise o nube soberana

CabrIA · IA de Quality Engineering MoE 35B

Modelo abierto Mixture-of-Experts de 35 000 millones de parámetros, que se especializará con ejecuciones reales: primer fine-tuning por realizar, 1892 ejemplos de entrenamiento admitidos a 9 de octubre de 2026. Acoplado al RAG local qa-brain, en servicio (4119 pasajes indexados, cada respuesta cita sus fuentes), en una configuración de laboratorio de coste controlado. 1070 pruebas automatizadas superadas el 9 de octubre de 2026.

01 Captura de logs de ejecución Trazas Robot Framework, web y OData 02 Fine-tuning local soberano Entrenamiento local pendiente 03 RAG empresarial verificable Respuestas con fuentes y citas
Programa de I+D En diseño

CabraFlow · De la demo comentada a la prueba

Proyecto en diseño. El objetivo: un orquestador keyword-driven sobre Playwright que convertiría una demostración de negocio narrada en voz alta en un escenario de prueba, resuelto mediante el árbol de accesibilidad en lugar de selectores frágiles. A 6 de octubre de 2026: seis especificaciones redactadas, ninguna línea de código ni prototipo.

Voz de negocio
→
Árbol A11y
→
Playwright y Robot
Cumplimiento del RGPD Alojamiento en Francia o la UE

Nuestra deontología técnica

Un enfoque de ingenieros, sin complacencia comercial ni cajas negras:

100% SOBERANO Datos aislados En Francia o en la UE RGPD · 0 fugas TRANSPARENTE Sin cajas negras Reparación trazada Sin arreglos ocultos GOBERNANZA Decide la persona La IA asiste y propone El experto valida
✓ Nada se repara en silencio: la autorreparación queda siempre registrada.
✓ Decide la persona: la IA propone y acelera, el experto funcional conserva la decisión.
✓ Sus datos no salen: modelos instalados en sus instalaciones o en una nube soberana (Francia, UE).
Nuestro método

Spec-Test-Driven Development (STDD)

La mentalidad común de SAPFX, ODOOFX y rf-test-agents: la especificación, escrita en lenguaje humano y confrontada con el sistema real, guía la prueba, y la prueba guía el desarrollo de la biblioteca. Tres eslabones, cada uno protegido por un script, no por una consigna.

01 · specs/

Primero la especificación, en lenguaje humano

Una visión de conjunto, amplia, hecha de instrucciones estructuradas o no: un objetivo de negocio, una historia de usuario, un escenario BDD, un caso de prueba existente. El planner la confronta con el sistema vivo (percibir → actuar → percibir) y redacta su versión observada, revisada por una persona, fechada y con un estado de ciclo de vida: esa es la versión de referencia.

Lenguaje humano, estructurado o no Confrontada con el sistema vivo Versión observada revisada
02 · tests/

La prueba se deriva de la especificación

La suite se genera a partir del plan, cada paso se ejecuta en vivo antes de escribirse y el conjunto queda sellado con la huella SHA256 del plan: un plan modificado sin regenerar la suite hace fallar el control. Una suite generada se regenera, no se retoca a mano.

Ejecución en vivo antes de escribir Huella SHA256 Regenerar, nunca retocar
03 · src/

El desarrollo se deriva de la prueba

Lo que una prueba exige y la biblioteca todavía no sabe hacer se convierte en una keyword de la biblioteca, con su prueba unitaria y su documentación, nunca en un rodeo dentro de una suite. El healer repara la capa de recursos, nunca la prueba; un flujo de negocio que cambia vuelve a la especificación.

Capacidad en la biblioteca Healer limitado a resources/ Vuelta a la especificación

Frente a TDD. STDD conserva la lógica de TDD y la adelanta un ladrillo. TDD es rojo, verde, refactor: primero el test, que falla, y luego el código que lo hace pasar. En STDD el primer ladrillo es la spec, y una spec es verde por defecto, en teoría: se escribe, se cree y nadie la ejecuta, así que nada puede hacerla fallar. STDD la somete a la prueba del sistema real: roja donde el sistema la refuta, verde una vez observada, y solo entonces llegan el test y el código.

El vídeo STDD · 8 min 34 · en inglés, voz sintética, subtítulos en español. Un caso SAP real, el escenario 4 (un viaje RAP creado con Fiori Elements en ABAP Platform 2023), contado eslabón por eslabón por Stedd (los agentes), MCP (el mensajero) y Terra (el sistema real).

Leer la transcripción en español

0:00 · Apertura

Una breve historia sobre las pruebas de sistemas SAP, contada por tres personajes: un agente, un mensajero, un sistema real. Y sobre una mentalidad, el Spec-Test-Driven Development (STDD): lo que probamos se observa primero en el sistema real.

0:17 · Los personajes

Stedd es el agente de IA. Un sombrero por tarea: planificar, generar, verificar, reparar. MCP es el mensajero: lleva las peticiones a Robot Framework y trae las respuestas. Terra es el sistema SAP real. Son dos: Terra 2023, nuestro objetivo, y Terra A4H, su gemelo.

0:36 · La forma habitual

La mayoría de la automatización de pruebas parte de lo que suponemos que hace el sistema: un documento, un recuerdo, una captura de pantalla. La prueba se escribe a partir de la suposición, sin mirar el sistema. Se ejecuta. Se pone en verde. Pero al sistema real nunca se le preguntó: el mosaico no existe, la aplicación vive en otro sitio. Verde, y falso.

1:00 · De TDD a STDD

Quizá ya conozca TDD: rojo, verde, refactorizar. Primero la prueba, después el código. El STDD aplica la misma lógica un ladrillo antes: la spec va primero. En teoría, una spec es verde por defecto: nadie la prueba. El STDD la pone a prueba en el sistema real: roja donde se equivocaba, verde una vez observada. Solo entonces llega la prueba.

1:25 · Tres eslabones

El STDD es una cadena de tres eslabones. Cada uno impulsa al siguiente, y cada uno está controlado por un script. 1 · La spec, escrita en lenguaje humano y confrontada después con el sistema real por un agente, antes de cualquier código. 2 · La prueba, derivada de la spec tal como se observó, y sellada con la huella de la spec. 3 · La biblioteca, desarrollada a partir de lo que la prueba necesita: nunca un apaño oculto en la prueba. Tres scripts: agent_contract.py, check_spec_sync.py, check_conventions.py. Fallan de forma ruidosa.

1:59 · Un caso real: el escenario 4

Un caso real: el escenario 4, en Terra 2023 (ABAP Platform 2023): crear un viaje con una reserva, en Fiori. La spec es un brief en lenguaje llano: siete líneas, nada de código. Cualquier forma sirve: un objetivo, una user story, un escenario BDD… Este supone dos cosas: un mosaico del Launchpad abre la aplicación, y el objetivo es la demo cap-sflight.

2:25 · Eslabón 1 · la spec frente al sistema real

Eslabón 1. El agente planner, un LLM, confronta el brief con el sistema vivo, antes de escribir una sola prueba. No adivina. Envía a MCP: Robot Framework maneja SAP de verdad, el LLM solo lee las respuestas. Suposición 1, un mosaico del Launchpad: 62 intents comprobados en Terra 2023. Ninguno abre una aplicación de viajes. Refutada. Suposición 2, cap-sflight: una aplicación CAP local en el puerto 4004. No es este objetivo. Aquí, la aplicación es RAP: /DMO/UI_TRAVEL_D_D. La aplicación real existe de todos modos: 4136 viajes, y el servidor genera una vista previa de Fiori Elements… tras un error HTTP 500. La solución se lee en el propio código fuente del servidor: la dirección está ofuscada, +20 por carácter. Decodificada: HTTP 200. Antes de escribir nada: ¿se puede deshacer? Descartar un borrador exige If-Match. Probado y demostrado: reversible. Lado a lado: el brief tal como se suponía, la spec tal como se observó en Terra 2023, línea por línea. Ningún mosaico, otro objetivo, una moneda obligatoria que la pantalla oculta, un ID que se reasigna: nada de esto se podía adivinar. 12 desviaciones en total, cada una respaldada por una medición. Un humano las revisa antes de generar nada. La spec tal como se observó, con sus 12 desviaciones respecto al brief, se escribe, se sella con un sha256 y la revisa un humano. Se convierte en la fuente de verdad. Para recordar: la spec se observa, no se supone. Las sorpresas llegan antes de las pruebas, no después.

4:17 · Eslabón 2 · la prueba, derivada de la spec

Eslabón 2. El agente generator convierte la spec observada en una suite de Robot Framework, con vocabulario de negocio. Cada paso se ejecuta primero en Terra 2023, a través de MCP, y solo se escribe cuando funciona. Ningún localizador adivinado. La suite lleva la huella de la spec, su sha256: la prueba sabe exactamente de qué spec se derivó. Si cambia la spec sin regenerar, check_spec_sync.py rechaza la ejecución. Regenerada y revisada: de nuevo en fase. Un script, no una promesa. Para recordar: no se escribe nada que no se haya ejecutado antes, y la suite queda sellada a su spec.

5:02 · Eslabón 3 · la prueba impulsa la biblioteca

Eslabón 3. A veces la prueba necesita algo que la biblioteca aún no sabe hacer: un formato de fecha, una cabecera que falta… …entonces la carencia se convierte en un keyword de la biblioteca, con su prueba unitaria. Nunca un apaño en la prueba: check_conventions.py vigila. Seis capacidades, cada una con su prueba unitaria: fechas tecleadas en el formato propio del campo, If-Match, la release leída por HTTP, la dirección de la vista previa… La biblioteca se publica en PyPI, como robotframework-sapfx. El siguiente proyecto recibe las seis gratis. Para recordar: la prueba impulsa la biblioteca, y cada carencia cubierta allí ayuda al siguiente proyecto.

5:53 · Un verificador independiente

Stedd cambia de sombrero. El verificador lee el plan, la suite y las evidencias. No ejecuta nada. Su primer veredicto sobre la suite verde: no verificado. 13 reservas, 3 de ellas bloqueantes. Las 13 corregidas, y después una contrarrevisión: requiere un humano, 7 puntos más. Corregidos también. Cada guarda debe verse rechazar. Primero, la referencia en Terra 2023: release 758, 58 servicios. Después, la suite se apunta a Terra A4H, a propósito: mismo ID de sistema, mismo nombre de host que Terra 2023. Comparado: 754 ≠ 758, 38 ≠ 58, sin runtime de UI5. Todas las guardas rechazan. Visto, no supuesto. Segunda provocación: un borrador plantado a mano en Terra 2023. La guarda lo respetó, la limpieza lo borró. Encontrado, corregido, repetido. Para recordar: una guarda que nadie ha visto rechazar no prueba nada.

6:58 · Resultado

Resultado: 7 pruebas de 7 en Terra 2023. Cada viaje creado se elimina, y se demuestra que ha desaparecido, entidad por entidad. Generar costó 1,67 M de tokens de LLM, una sola vez. Repetir cuesta cero tokens: Python puro, en menos de cinco minutos.

7:19 · Cuando el sistema cambia

Un caso real, el 1 de septiembre: el Demo Kit público de OpenUI5 cambió su shell de la noche a la mañana. Ni una línea de nuestro repositorio se movió. La campaña cae a 8 de 12. El diagnóstico del healer: no es un localizador, el propio flujo cambió. La spec se marca como CADUCADA. El planner vuelve al objetivo real, reescribe la spec según lo que mide, y la suite la sigue: 12 de 12, sellada de nuevo. La otra rama, probada a ciegas en Terra A4H: una deriva de localizador inyectada a propósito. El healer lee la pantalla viva… …y corrige una línea de resources/. Pruebas tocadas: cero. Nueva ejecución: 7 de 7. El STDD es un bucle, no una cadena de montaje. El healer repara resources/, nunca la prueba. Un flujo que cambia vuelve a la spec, y la suite lo sigue.

8:15 · Conclusión

La spec primero, en lenguaje humano. La prueba a partir de la spec. La biblioteca a partir de la prueba. Cada eslabón vigilado por un script. Observado, derivado, vigilado, y mantenido vivo cuando el sistema cambia. Gracias por caminar con Stedd, MCP y Terra.

Lo que distingue al STDD: la especificación se escribe en lenguaje humano, nunca en código, y en cualquier forma (el BDD es una, un archivo de prueba estándar es otra); la versión de referencia se observa en el sistema vivo, no se supone, y está protegida por scripts; y además guía el código de automatización, no solo las pruebas. El método se define en rf-test-agents y lo aplican SAPFX y ODOOFX, la vertical Odoo (repositorio público). Definición en el glosario y pregunta específica en las preguntas frecuentes. Otros tres vídeos están en la página Vídeos explicativos: las ventajas y los inconvenientes de la IA para las pruebas automatizadas, cómo pilotan SAP los agentes de IA (MCP, rf-mcp, los plugins de SAPFX y qa-brain) y la mentalidad de SAPFX en siete principios (11 min 11).

Lo que ya funciona en sistemas SAP reales

SAPFX se publica en código abierto con licencia Apache 2.0. El código de las bibliotecas es público; las cifras siguientes están medidas y fechadas.

3959 pruebas unitarias reejecutadas sin SAP
462 escenarios ejecutados en vivo en 4 SAP reales
95 % de cobertura de código medida
0 € de coste de licencia (Apache 2.0)
Acompañamiento a medida

Programa piloto en condiciones reales

Acompañamos a un número reducido de equipos de QA en proyectos piloto con condiciones preferentes. El marco es inamovible: un perímetro preciso, criterios de éxito medibles definidos desde el inicio y métricas que usted conserva íntegramente, continúe o no con nosotros.

Competencias avanzadas

Nuestra experiencia tecnológica

Lo que dominamos y ponemos en práctica sobre el terreno.

Integración de LLM y RAG

Arquitectura Retrieval-Augmented Generation con cita obligatoria de las fuentes documentales para una verificabilidad total.

Fine-tuning local para la QA

Entrenamiento de modelos pequeños y especializados con sus logs y sus arquitecturas de prueba, sin depender de API externas.

Agentes de IA y servidores MCP

Desarrollo de agentes autónomos que siguen el ciclo planificar → generar → autorreparar bajo supervisión humana.

Pruebas de rendimiento e IA

Simulación de cargas realistas y modelado predictivo de los cuellos de botella de las aplicaciones.

Servicio AEO y GEO (visibilidad en la IA)

Estrategia de autoridad para que ChatGPT, Claude, Perplexity y Gemini recomienden sus ofertas y componentes de software.

Soberanía y seguridad RGPD

Garantía estricta de aislamiento de los datos: despliegue on-premise o en una nube soberana (Francia, UE), sin fugas hacia terceros.

Todos los términos técnicos utilizados aquí se definen con precisión en el glosario.

Primero, las pruebas

Elegir según la necesidad y luego verificar la afirmación

Cada página de producto separa las pruebas públicas, las mediciones internas y los límites. No se presenta ningún resultado de cliente ni benchmark independiente sin fuente.

Probar SAP en SAP GUI, Fiori y las API OData/RFC con Robot Framework.

Release publicada 0.8.5. Publicada el 13 de octubre de 2026: pip install robotframework-sapfx, Python 3.10 o superior, Robot Framework 7.4 o superior. El paquete contiene las tres bibliotecas; los agentes y la capa MCP no forman parte de él.

Ver las pruebas del producto →

Probar Odoo con Robot Framework a través de la API RPC y de la interfaz web, con introspección del ORM.

Versión 0.2.0 publicada en PyPI el 13 de octubre de 2026, en fase alfa: canales RPC y web operativos, probados en vivo en Odoo 16 y 19; asistentes, líneas de sección y de nota y supresión de línea aún no cubiertos. 23 suites ejecutadas en dos instancias Docker de desarrollo entre el 1 y el 13 de octubre de 2026: 55 pruebas en Odoo 16, 62 en Odoo 19. El flujo RPC del presupuesto de venta (15 suites, 65 pruebas: creación, confirmación, envío, cancelación y vuelta atrás, permisos de un comercial, producto almacenable, casos negativos, ejecutadas el 1 de octubre); el cliente web (exploración de solo lectura, entrada de un contacto, entrada y confirmación de un presupuesto en pantalla) y la introspección del ORM (8 suites, 52 pruebas, ejecutadas del 8 al 13 de octubre). Ninguna instancia de cliente.

Ver las pruebas del producto →

Estudiar una IA de QA local que combina un modelo abierto y un RAG híbrido.

Programa de I+D, sin release pública estable. Ejecutadas el 9 de octubre de 2026 en un solo proceso: 1070 superadas de 1071 (captura 352, evaluación 130, orquestación 38, RAG 165, refinería 386). La prueba restante consulta los servicios reales del laboratorio y superó su tiempo de espera. Verifican el software de CabrIA, no la calidad general de las respuestas del modelo.

Ver las pruebas del producto →

Diseñar la transformación de una demostración comentada en pruebas Playwright o Robot Framework.

En diseño: especificaciones redactadas, sin prototipo ni demostración por ahora. Seis especificaciones redactadas el 12 de agosto de 2026; ninguna línea de código, prototipo ni demostración a 6 de octubre de 2026. El modo de voz espera un criterio cuantificado (más del 85 % de pasos correctos, menos de 2 s de latencia), todavía sin medir.

Ver las pruebas del producto →

Referencias independientes de contexto (no validan los productos): Robot Framework · Playwright locators

CabraMesh · Ingeniería agéntica

CabraMesh, investigación V2 en ingeniería agéntica: control humano, modelos locales y resultados verificables. Distinta de rf-test-agents V1.

CabraMesh · Ingeniería agéntica
Auditoría y consultoría

Hablemos de su cadena de pruebas

Cuéntenos en qué punto está. Recibirá la opinión técnica de un ingeniero, no un folleto comercial.

  • Un intercambio técnico, no comercial
  • Sus datos permanecen en Francia
Consultar las preguntas frecuentes

o directamente por correo electrónico: