GuíaAvanzado

Guía de Depuración y Diagnóstico

Toma un fallo desconocido —un traceback de treinta líneas, un resultado silenciosamente incorrecto, una regresión enterrada en doscientos commits o un test que falla uno de cada treinta días— y apréndelo a reproducir, acorralar hasta la línea exacta y explicar con evidencia, antes de pedirle nada a un modelo; y cuando se lo pides, aprende a verificar si la respuesta es correcta. Los seis módulos avanzan de leer el fallo (lo que un traceback ya te está diciendo) al método que va del síntoma a la causa raíz, al depurador para detener el programa y mirar por dentro, al logging para diagnosticar lo que ya pasó, a la bisección para acorralar regresiones y fallos intermitentes, y cierran con la IA en el ciclo: usarla después de entender el error, no en su lugar. El proyecto final es un dossier de depuración sobre un repositorio con cinco fallos de naturaleza distinta —incluida una regresión que exige `git bisect run`— resueltos con protocolo, evidencia y test de regresión.