Dogfood del método del curso
Secciones
Ajustes de lectura
Ninguna voz para este idioma en este navegador.
Más voces
Código y términos técnicos en inglés
Desactivado: la voz de la página lo lee todo, sin pausa entre dos voces.
Ninguna voz para este idioma en este navegador.
Más voces
Más voces: Microsoft Edge ofrece voces naturales en línea, y Windows (Configuración › Hora e idioma › Voz), macOS y Android instalan otras.
Un curso puede enseñar buenas prácticas y producirse con un proceso débil. Por eso evaluamos el método.
- Ejemplos ejecutables: cada salida viene de código o se marca sin probar.
- Evidencia del diario: hipótesis, baseline, resultado, veredicto y artefacto son distintos.
- Paridad de idiomas: EN, FR y ES comparten archivos y enlaces; automatización revisa estructura, humanos significado.
- Adopción: el diario sigue rechazo, incubación e integración más allá de publicar.
- Eficiencia agéntica: coste por resultado aceptado, no actividad o tokens solos.
Un curso puede publicarse cuando los hechos inestables usan fuentes oficiales, se reprodujeron comandos, lo no probado es explícito, las medidas enlazan evidencia, las traducciones reflejan la fuente y las recomendaciones siguen siendo hipótesis antes de probarse.
La automatización prueba paridad, enlaces, matrices y tests. No prueba una traducción idiomática ni una decisión arquitectónica sabia.
Ejercicio: dejar obsoleta la matriz
Cambia una puntuación sin regenerar matrices.md y ejecuta python dogfood.py check. Debe fallar. Regenera con python dogfood.py write y repite las pruebas.