Fase 1 de 3 del IQLSteps 1-4 · Prevención

Early-Game

«Construyámoslo bien desde el principio»

Fase de Prevención - Enfoque en prevenir defectos a través de colaboración temprana y análisis

Rol protagonista
QA Analyst
Enfoque
Prevención
Enfoques integrados
Shift-Left · BDD · Risk-Based
Herramientas
Jira · Confluence · Postman · Claude Code

Early-Game: dónde estás dentro del IQL

El Integrated Quality Lifecycle recorre los 15 steps en tres fases. Cada una tiene su pregunta, su rol protagonista y su forma de mirar la calidad.

  1. Early-Game

    «Construyámoslo bien desde el principio»

    PrevenciónQA Analyst

    FASE ACTUAL
    Alcance
    Steps 1-4
    Enfoques
    Shift-Left, BDD, Risk-Based
    Rol principal
    QA Analyst
    Herramientas
    Jira, Confluence, Postman, Claude Code
  2. Mid-Game

    «¿El software cumple con los requerimientos?»

    DetecciónQA Automation Engineer

    SIGUIENTE
    Alcance
    Steps 5-9
    Enfoques
    Continuous Testing, Agile Testing, AI-Driven
    Rol principal
    QA Automation Engineer
    Herramientas
    Playwright, GitHub Actions, Docker, Xray
  3. Late-Game

    «¿Cómo se comporta en el mundo real?»

    ObservaciónQA + DevOps

    SIGUIENTE
    Alcance
    Steps 10-15
    Enfoques
    Shift-Right, Chaos Engineering, Production Monitoring, AI Ops
    Rol principal
    QA + DevOps
    Herramientas
    Sentry, Grafana, k6, UptimeRobot

Steps 1-4

Los 4 steps del Early-Game

Cada step con su etapa del ciclo, su entregable, su transición en Jira y la nota que evita el malentendido típico. Es el detalle completo del syllabus, sin resumir.

TMLCTest Manual Life Cycle

  1. 1st Stage: Análisis
  2. 2nd Stage: Exploración
  3. 3rd Stage: Priorización
  4. 4th Stage: Documentación

  1. Step 1: Análisis de Requerimientos

    Early-GameTMLC 1st Stage

    Entender los requerimientos: el análisis del Epic y el de cada Story ocurren ANTES del sprint, y de ahí sale el ATP de la historia, que pre-sprint vive SOLO en el campo `acceptance_test_plan` (todavía sin ítem Test Plan). El ítem FTP no nace acá: se crea o se refina dentro de /sprint-testing, al cargar el contexto del Epic, ya en sprint. El FTP es un documento vivo: se escribe una vez por épica y se refina a lo largo de ella, porque el equipo aprende con cada historia que entrega. Y la historia no se analiza sola: se analizan también sus hermanas de la misma épica —las ya desarrolladas, las que están en desarrollo y las que solo están definidas— porque ese panorama completo de la feature es lo que hace que los ATPs salgan mejores.

    Entregable

    ATP (Acceptance Test Plan) por Story, pre-sprint en el campo de la historia + FTP (Feature Test Plan) por Epic, cuyo ítem se crea al abrir el sprint

    1. [1a] Análisis de Epic → FTP (contexto macro; documento vivo, se refina durante toda la épica)
    2. [1b] Análisis de las historias hermanas de la épica (entregadas, en desarrollo y solo definidas) → panorama completo de la feature
    3. [1c] Análisis de Story → ATP (por cada Story, citando el FTP en vez de re-derivarlo)

    Transición en Jira

    USBacklogShift-Left QAAnalyzeEstimationEstimate
    Subtarea [QA] Shift-Left ReviewACTIVECloseComplete
  2. Step 2: Desarrollo e Implementación

    Early-GameParallel Work

    Construir y desplegar la US en un entorno de staging mientras QA prepara la estrategia

    Entregable

    Entorno funcional para testing

  3. Step 3: Pruebas Exploratorias Tempranas

    Early-GameTMLC 2nd Stage

    Validar la US en dos movimientos y en este orden: primero el smoke test de Go/No-Go, que valida el ENTORNO, y recién después la exploración por Trifuerza (UI · API · DB), que valida la FEATURE ejecutando lo planificado en el ATP y en el FTP. Saltarse el smoke es el anti-patrón clásico. Los hallazgos se reportan en el momento: el reporte de defectos no es un step aparte, vive dentro de la exploración. Antes de filear hay que CLASIFICAR el hallazgo — Bug, Defect o Improvement — y la clasificación sigue la etapa de vida de la FEATURE, no el entorno donde apareció. Cada hallazgo se documenta con información clara y reproducible.

    Entregable

    US aprobada o bugs reportados en Jira, con el ATR (Acceptance Test Results) de la historia como registro de la ejecución. La altitud Feature no tiene ejecución propia: el FTP se consume como contexto y no genera resultados.

    Skills
    Clasificación Bug / Defect / ImprovementBug report writingSeverity/Priority classificationEvidence collection

    Transición en Jira

    USReady For QAIn TestStart TestingQA ApprovedQA Sign-Off
    Bug / Defect / Improvement (comparten el workflow UPEX BUG/DEFECT LIFE CYCLE)OpenIn Progressstart fixingIn ReviewPull RequestReady For QAFixed & DeployedClosedReTest Passed
  4. Step 4: Priorización Risk-Based

    Early-GameTMLC 3rd Stage

    Decidir qué escenarios del ATP merecen un Test Case (TC) persistente en el TMS y cuáles se quedan como exploratorios. La decisión corre DESPUÉS de ejecutar y reportar: el set de regresión persistente se decide por ROI, nunca se asume al planificar.

    Entregable

    ATP refinado, con un veredicto de ROI por escenario

    Criterios
    Impacto potencialProbabilidad de defectosValor-Costo-Riesgo
    Candidate
    Regresión automatizada — pasa al TALC y se implementa en código con Playwright
    Manual
    Regresión manual — terminal, no se automatiza
    Deferred
    Fuera de la regresión — se registra en el reporte de priorización, no se crea TC en el TMS

Shift-Left

El plan existe antes que el sprint, y no como ticket

El Early-Game empieza antes de que el sprint arranque. Ahí ya hay un plan por historia, pero todavía no hay ítem: el ATP vive únicamente en un campo de la historia. Es una decisión deliberada, y tiene consecuencia directa en cómo queda el tablero.

Una historia que muere en el backlog no debe dejar artefactos huérfanos

Si el plan naciera como ítem en el momento del análisis, cada historia descartada dejaría un Test Plan colgando sin nada que probar. Por eso, antes del sprint el contenido va al campo {{jira.acceptance_test_plan}} de la historia y no crea ningún ticket.

El ítem nace recién en la primera etapa del sprint, a partir de ese mismo campo. No hay un estado intermedio «ATP DRAFT»: esa identidad no existe. Lo que marca el paso previo son etiquetas, no un artefacto a medio hacer.

El FTP juega distinto: es de la altitud de la épica y es un documento vivo, que se refina mientras la épica avanza. El ATP lo cita en vez de volver a derivarlo, y por eso el análisis de una historia empieza mirando a sus hermanas.

Cómo queda visible en el tablero

  • Etiquetashift-left-reviewed
  • Etiquetashift-left-{YYYY-MM-DD}
  • Subtarea[QA] Shift-Left Review

Ficha del ATP

Nombre completo
Acceptance Test Plan
Dónde vive
antes del sprint, solo el campo {{jira.acceptance_test_plan}} de la historia; durante el sprint, un ítem Test Plan
Cuántos hay
1 por historia
Título
ATP: {STORY-KEY}: {story title}

El orden importa

Se ejecuta, después se prioriza y recién entonces se documenta

El orden intuitivo sería el contrario: escribir los casos y después correrlos. El IQL lo invierte porque el set de regresión persistente se decide por retorno, y ese retorno solo se conoce después de haber probado. La secuencia cruza la frontera de fase: arranca en el Early-Game y termina ya dentro del Mid-Game.
  1. Step 3 · Early-Game

    Pruebas Exploratorias Tempranas

    Validar la US en dos movimientos y en este orden: primero el smoke test de Go/No-Go, que valida el ENTORNO, y recién después la exploración por Trifuerza (UI · API · DB), que valida la FEATURE ejecutando lo planificado en el ATP y en el FTP. Saltarse el smoke es el anti-patrón clásico. Los hallazgos se reportan en el momento: el reporte de defectos no es un step aparte, vive dentro de la exploración. Antes de filear hay que CLASIFICAR el hallazgo — Bug, Defect o Improvement — y la clasificación sigue la etapa de vida de la FEATURE, no el entorno donde apareció. Cada hallazgo se documenta con información clara y reproducible.

  2. Step 4 · Early-Game

    Priorización Risk-Based

    Decidir qué escenarios del ATP merecen un Test Case (TC) persistente en el TMS y cuáles se quedan como exploratorios. La decisión corre DESPUÉS de ejecutar y reportar: el set de regresión persistente se decide por ROI, nunca se asume al planificar.

  3. Step 5 · Mid-Game

    Documentación Asíncrona de Test Cases

    Formalizar en el TMS los Test Cases (TC) de cada escenario con veredicto Candidate o Manual. El verbo cambia con la modalidad: en `jira-native` acá se CREAN esos TC (un issue Test nativo ya es documentación, así que espera al gate de ROI); en `jira-xray` (la instancia de UPEX) los Test existen desde el Stage 1 y acá se ENRIQUECEN y PROMUEVEN: Gherkin rico, label `regression-candidate`, Test Set de la feature y Regression Test Plan. Es asíncrona a propósito: se documenta DESPUÉS de ejecutar y de reportar, nunca antes.

Workflow real

El ciclo de una historia empieza acá

El Early-Game toma la historia en el backlog y la deja aprobada o con bugs reportados. Este es el ciclo completo en la instancia real de Jira, con los nombres de estado exactos: los cuatro steps de la fase caen en su primer tramo.

Jira · UPEX Feature (US) Workflow

Ciclo de vida de una historia de usuario

Los trece estados de una historia en Jira, agrupados en las cuatro etapas por las que pasa: refinamiento, desarrollo, QA y cierre. Un defecto encontrado en pruebas la bloquea y la devuelve a desarrollo.

Ciclo de vida de una historia de usuario en JiraMáquina de estados del ciclo de vida de una historia de usuario en Jira, del backlog a producción. Recorre cuatro etapas: refinamiento (backlog, análisis Shift-Left QA y estimación), desarrollo (listo para desarrollar, en curso y en revisión de código), QA (listo para probar, en prueba, bloqueado por defecto y aprobado) y cierre (listo para release y desplegado a producción). Un defecto reportado durante la prueba bloquea la historia y la devuelve a desarrollo, y desde cualquier estado la historia puede pasar a ABORTED.1 · REFINAMIENTO2 · DESARROLLO3 · QA4 · CIERRECreateAnalyzeEstimateEstimated & readyStart workingPull RequestDeployedStart Testingdefect reportedFix defectQA Sign-Offinclude in releasereleasedABORTED* desde cualquier estadoBacklog10035 · newShift-Left QA10037 · indeterminateEstimation10019 · indeterminateReady For Dev10009 · newIn Progress3 · indeterminateIn Review10030 · indeterminateReady For QA10004 · newIn Test10038 · indeterminateBLOCKED10023 · newQA Approved10017 · doneReady For Release10039 · doneDeployed to Production10040 · doneABORTED10022 · doneLEYENDAFocal: el desvío que cuesta caro (BLOCKED) y el final del camino (Deployed to Production).* Transición global: se dispara desde cualquier estado, no solo al crear la historia.Bajo cada estado: su id en Jira y su categoría. La categoría NO define el color.`Estimated & ready` abrevia `Estimated and Ready to work`, su nombre real en Jira.TRANSICIONES OMITIDAS · 13 DE 27Casi toda etapa vuelve a la anterior con `back` (6 transiciones).`Ready to Estimate`: Backlog salta a Estimation sin pasar por Shift-Left QA.`needs quality`: Estimation vuelve a Shift-Left QA. `Pushed`: In Progress salta a Ready For QA.`back to dev`: BLOCKED vuelve a Ready For Dev. `Recover`: una historia ABORTED vuelve a Ready For Dev.`Ready For Dev` y `Ready For QA` también son globales: se salta ahí desde cualquier estado.
Ver a pantalla completa

Enfoques integrados

Con qué mirada se trabaja el Early-Game

El IQL no aplica los mismos enfoques en todo el ciclo. Estos son los que el syllabus asigna a esta fase, y explican por qué el trabajo de acá no se parece al de las otras dos.
  • Shift-Left

    Mover las actividades de calidad más temprano en el ciclo, antes de que exista código que romper.

  • BDD

    Especificación colaborativa en escenarios Given-When-Then, escritos con el equipo y no para el equipo.

  • Risk-Based

    Priorizar por impacto y probabilidad de fallo, en vez de intentar cubrirlo todo por igual.

Herramientas

Con qué se trabaja en el Early-Game

Las mismas piezas que el syllabus le asigna a la fase. Cambian de una fase a otra porque cambia el trabajo: analizar no necesita lo mismo que automatizar, ni que observar producción.
  • Jira logo

    Jira

    El tablero donde vive la historia, sus subtareas de QA y el campo en el que se guarda el ATP.

  • Confluence logo

    Confluence

    La documentación del equipo: el contexto de la épica del que sale el análisis.

  • Postman logo

    Postman

    Colecciones para recorrer la API antes de que exista una pantalla que probar.

  • Claude Code logo

    Claude Code

    El agente que acompaña el análisis: leer la épica, cruzar historias hermanas, redactar escenarios.

Domina el Early-Game

Conviértete en el QA Analyst que las empresas necesitan: el que trabaja la calidad desde la prevención y sabe responder «Construyámoslo bien desde el principio».

El IQL se practica de punta a punta en el Programa DOJO, con Jira, el TMS y el repositorio reales.