Tag · ia

IA

8 entradas con esta etiqueta

IA, Playwright y la transformación del testing en 2026

Playwright crece un 180%, Selenium cae al 22%, el 82% de los QA cree que la IA será clave y una nueva ley europea convierte la accesibilidad en obligación. Análisis de las herramientas y tendencias que están redefiniendo el perfil del tester en España.

desarrollo10 min19/4

Privacidad al máximo en ScamDetector, Vertex con ZDR y modo ofuscado

Cuatro cambios para que la privacidad de ScamDetector deje de ser un banner y esté en el código. Routing forzado a Google Vertex con Zero Data Retention, selector de envío con ofuscación server-side, política RGPD reescrita desde cero y fuentes autohospedadas para no filtrar la IP del usuario a Google.

desarrollo11 min18/4

Alertas push en el móvil con ntfy self-hosted

Añadí notificaciones push al móvil para ScamDetector con ntfy self-hosted. Cuatro alertas en tiempo real (inyección, ban, brute-force, backend caído) y tres monitores periódicos (digest diario, uso de disco, pico de tráfico). Un módulo de 90 líneas sin dependencias.

desarrollo13 min17/4

Iterando sobre ScamDetector, lo que cambié después de publicar

Qué cambió en ScamDetector después de publicar. Tercer backend de IA, rate limiting persistente, logging con privacidad, pasos de acción por tipo de estafa, compartir resultados como imagen y PWA.

seguridad14 min16/4

Endureciendo ScamDetector contra prompt injection, alucinaciones y abuso

Defensa contra inyección de prompts, prevención de alucinaciones del modelo, rate limiting en capas y el resto de cambios que endurecieron ScamDetector para producción real.

desarrollo15 min15/4

La arquitectura de ScamDetector, un proxy de IA que no expone secretos

Cómo está construido ScamDetector por dentro, desde el proxy server-side que protege las claves de API hasta los tres backends de IA intercambiables y las medidas de seguridad.

seguridad9 min13/4

ScamDetector, un detector de estafas con inteligencia artificial

ScamDetector combina inteligencia artificial, búsqueda de reputación de teléfonos y escaneo de URLs para ayudarte a identificar estafas digitales. Sin registro, sin datos almacenados.

testing10 min23/3

Tests E2E que se reparan solos: cómo construimos un pipeline de self-healing con IA

Los tests E2E se rompen con cada cambio de interfaz. En JMO Labs construimos un pipeline de 5 fases con IA que planifica, ejecuta, repara selectores, diagnostica fallos y verifica resultados de forma autónoma. La caché de selectores hace que cada ejecución sea más rápida que la anterior.