Resumen En Q2BSTUDIO explicamos como desarrollamos Zephyr AI, una herramienta de linea de comandos que automatiza la creacion de escenarios BDD en Gherkin a partir de documentos PRD, integrando Confluence, Google Gemini y Zephyr Scale para transformar requisitos de producto en casos de prueba en minutos
Por que es importante Escribir manualmente casos de prueba BDD desde requisitos largos es lento y repetitivo. Zephyr AI cierra la brecha entre especificaciones y gestion de pruebas, mejorando la calidad y acelerando el ciclo de entrega
Flujo de trabajo 1 Fetch Requirement conectandose de forma segura a una pagina de Confluence via API para obtener el PRD bruto 2 Clean amp Prepare limpieza y extraccion del contenido relevante del HTML de Confluence 3 Generate BDD with AI envio del texto limpio a Google Gemini con un prompt refinado para generar escenarios BDD en Gherkin 4 Create Test Case in Zephyr uso del script Gherkin generado para crear automaticamente casos de prueba en Zephyr Scale mediante su REST API
Stack tecnologico Proyecto desarrollado en Python utilizando Google Gemini API, Confluence API y Zephyr Scale REST API. Bibliotecas clave requests para llamadas HTTP, BeautifulSoup para parseo HTML, python-dotenv para manejo de secretos y herramientas de conversion de HTML a texto
Ingenieria del prompt La calidad de la salida de un modelo de lenguaje grande depende en gran medida del prompt. Tratamos al modelo como un ingeniero de QA junior al que se le dan instrucciones muy especificas para generar escenarios completos, de extremo a extremo, infiriendo roles de usuario, mensajes de error y confirmaciones de exito cuando el PRD es breve
Problema practico resuelto Un reto real fue asignar correctamente la carpeta en Zephyr Scale. El payload intuitivo con un objeto folder fue ignorado por la API y los casos se creaban en la raiz. La solucion fue usar el parametro top level folderId en el cuerpo de la request para garantizar que los casos se crean en la carpeta deseada
Resultados Zephyr AI ha demostrado ahorrar mucho tiempo al automatizar la creacion de pruebas alineadas con las especificaciones. Esto permite al equipo centrarse en pruebas exploratorias de mayor valor y en tareas complejas que requieren juicio humano
Proximos pasos Para la fase siguiente planeamos desarrollar una interfaz web sencilla con Flask o Streamlit para que todo el equipo pueda usar la herramienta sin depender de la linea de comandos. Tambien consideramos ampliar el agente IA para soportar distintos idiomas, plantillas de Gherkin personalizadas y sincronizacion bidireccional con sistemas de gestion de requisitos
Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Ofrecemos soluciones de software a medida, servicios de inteligencia de negocio e implementaciones de Power BI, asi como agentes IA y soluciones de ia para empresas que automatizan procesos y mejoran la toma de decisiones
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