TestMu AI incorpora el ciclo "source-to-verdict" a Kane CLI para llevar cada requisito a una decisión de publicación respaldada por evidencia verificable

Kane CLI ahora lleva cada requisito hasta la decisión de aprobar o posponer un lanzamiento. Diseña las pruebas, las ejecuta en un navegador real y genera un paquete abierto de evidencia (.evidence) que pueden verificar equipos, agentes de IA y auditores, sin necesidad de servidores ni paneles de control

SAN FRANCISCO y NOIDA, India--(BUSINESS WIRE)--TestMu AI (antes LambdaTest), la primera plataforma de ingeniería de calidad impulsada por IA agéntica del mundo, presentó el ciclo "source-to-verdict" en Kane CLI, su herramienta de pruebas en lenguaje natural. Esta nueva funcionalidad consolida la evolución de Kane CLI, que pasó de ser una herramienta de automatización de navegadores a una solución integral para pruebas de software. A partir de un requisito del producto, la plataforma genera las pruebas, las ejecuta en el navegador local, recopila la evidencia, calcula la cobertura sobre la base de los resultados obtenidos y emite un veredicto que respalda la decisión de aprobar o posponer un lanzamiento.

Con los agentes de IA cada vez más presentes en la creación, ejecución y corrección de pruebas, una marca de verificación verde ya no alcanza. Puede aprobarse un paso que no verifica nada, una prueba basada en una especificación desactualizada o incluso un agente que informa "done" sin haber completado realmente la acción. En un panel de control, una aprobación sin respaldo y otra sustentada con evidencia pueden verse exactamente iguales: el indicador mejora, pero el riesgo sigue presente. Kane CLI elimina esa diferencia al respaldar cada decisión con evidencia verificable.

Un único flujo. Del origen al veredicto.

Ya no hace falta crear una secuencia de comandos para las pruebas: basta con proporcionar los requisitos. Las nueve etapas del proceso conforman un único flujo completamente trazable:

Origen → Caso de uso de negocio → Escenario → Criterios de aceptación → test.md → Ejecución → Evidencia → Cobertura → Veredicto

La primera mitad del proceso queda a cargo de la IA, que diseña las pruebas; la segunda reúne la evidencia. El veredicto surge directamente de la ejecución del sistema: no se ingresa manualmente ni se basa en suposiciones.

• Kane CLI puede trabajar con prácticamente cualquier fuente de información. Basta con proporcionar un PRD, un ticket de Jira, una especificación de Confluence, un marco de Figma o un video de demostración para que incorpore ese contenido al contexto. Ninguna otra herramienta utiliza un nodo de Figma o un archivo MP4 como fuente de requisitos.
• La IA diseña las pruebas y solo solicita una validación cuando es necesario. Identifica los casos de uso de negocio, los descompone en escenarios y vincula cada uno con sus criterios de aceptación. Si detecta discrepancias entre dos fuentes, se detiene y consulta cuál es la versión vigente, en lugar de hacer suposiciones.
• Pruebas legibles con su propio mapa de cobertura. El resultado es un archivo test.md en formato Markdown, editable por cualquier persona, en el que cada paso indica qué criterio de aceptación valida. La trazabilidad está integrada desde el origen, sin necesidad de recurrir a hojas de cálculo independientes.
• Ejecución determinística en un navegador real. La generación de las pruebas es flexible y se basa en la intención; la ejecución reproduce una sesión registrada sin que intervenga ningún LLM, por lo que ofrece resultados consistentes en cada ejecución. Autoheal solo actúa cuando detecta cambios reales en la aplicación y permite ejecutar flujos de más de 50 pasos.
• Un paquete .evidence por cada ejecución. No se limita a una captura de pantalla y un registro, sino que reúne toda la información de la ejecución: la trayectoria seguida por el agente, la actividad de red en formato HAR, el DOM en el punto donde se produjo la divergencia, la consola, el video y un informe con el análisis de la causa raíz de cualquier falla. El paquete se presenta en distintos niveles: L0 (información esencial), L1 (cobertura e indicadores de calidad) y L3 (firma, certificación y valores hash de cada archivo).
• Tres indicadores respaldan cada aprobación. Evidencia verificable (si la aprobación fue real), legitimidad (si el agente ejecutó efectivamente la acción; por ejemplo, un clic sin efecto se registra como legit:false) y determinismo (si el resultado puede reproducirse).
• Un indicador de cobertura que puede disminuir. La cobertura se calcula a partir del paquete de evidencia y no de lo que informa la herramienta que ejecutó las pruebas. En modo estricto, las pruebas que aprobaron sobre especificaciones que luego cambiaron dejan de aportar cobertura. Un indicador que puede disminuir es el único en el que se puede confiar cuando aumenta.
• La decisión final la toma una persona. La cobertura, el nivel de confianza, los criterios pendientes de validación y las fuentes desactualizadas se consolidan en un único veredicto: aprobar o posponer el lanzamiento. Ese resultado se publica como una comprobación obligatoria en la solicitud de extracción (pull request), junto con el enlace al paquete de evidencia. La máquina aporta las pruebas; la decisión final la toma una persona.

"Hoy el software se desarrolla con agentes de IA que escriben pruebas, las ejecutan y corrigen lo que falla. La marca de verificación verde fue concebida para un mundo en el que una persona revisaba cada línea de código; nunca se diseñó para funcionar con un agente dentro del proceso. Kane CLI lleva cada requisito hasta una decisión de publicación y muestra cómo llegó a esa conclusión, con un registro que puede utilizar un compañero de equipo, un agente de IA o un auditor", afirmó Mudit Singh, cofundador y director de Crecimiento de TestMu AI.

.evidence es un formato abierto. El paquete no queda encerrado en un panel de control: utiliza YAML y Markdown como formatos abiertos, admite control de versiones, permite comparar diferencias en Git y está diseñado para que lo utilicen personas, agentes de IA y auditores. Los equipos pueden adoptarlo sin necesidad de implementar Kane CLI, y los paquetes pueden exportarse a formatos de integración continua como CTRF y JUnit. Es el equivalente al PDF para la evidencia de pruebas.

Acerca de TestMu AI

TestMu AI (antes LambdaTest) es la primera plataforma de ingeniería de calidad impulsada por IA agéntica del mundo. Permite a los equipos desarrollar, probar y lanzar software con confianza en la era de la IA al combinar capacidades de pruebas autónomas con validación en entornos reales. Para obtener más información, visite www.testmuai.com.

El texto original en el idioma fuente de este comunicado es la versión oficial autorizada. Las traducciones solo se suministran como adaptación y deben cotejarse con el texto en el idioma fuente, que es la única versión del texto que tendrá un efecto legal.