Escenarios en lenguaje natural
Describe la prueba en lenguaje natural. Sin selectores, sin page objects, sin código de prueba que mantener.
Escribe pruebas E2E en lenguaje natural. Reprodúcelas por $0.
El LLM planifica las acciones del navegador una vez. A partir de la segunda ejecución, Windup hace un replay determinista con cero llamadas al LLM — ~1 segundo, $0, resultados estables. Editas escenarios, no selectores.
$ npm i -D windupjs - Sin selectores, sin código de prueba
- llm_calls=0 en replay
- Playwright por debajo
El problema
Las pruebas E2E escritas a mano se rompen cada vez que se mueve un selector. Los agentes de IA que manejan el navegador en cada ejecución son lentos, no deterministas y te cobran una llamada al LLM por prueba.
Windup planifica una vez y guarda en caché un plan de acciones validado. Los replays son deterministas y gratuitos. Cuando la app cambia y una verificación falla, el plan se invalida y se replanifica automáticamente — se autorepara, no queda silenciosamente incorrecto.
Cómo funciona
Planifica una vez con el LLM, luego reproduce sin él.
La parte cara — averiguar las acciones del navegador — ocurre una sola vez y se convierte en datos verificables guardados en caché.
Tarea en lenguaje natural
→
PlanificadorLLM · 1 llamada
→
Plan de acciones JSON
→
Ejecutor determinista+ verificación barata
↓
Caché de trayectoria
→
Ejecuciones siguientes: 0 LLM · ~1s · $0
- 1
Planificar (una vez)
Una tarea en lenguaje natural va al planificador. El LLM emite un plan de acciones JSON — una llamada, solo en la primera ejecución.
- 2
Ejecutar + verificar
Un ejecutor determinista (Playwright) ejecuta el plan. Postcondiciones baratas de DOM/URL verifican cada acción — sin LLM.
- 3
Replay (gratis)
La trayectoria queda en caché. Cada ejecución posterior la reproduce: cero llamadas al LLM, ~1 segundo, $0, el mismo plan siempre.
- Los planes son datos, no código — JSON validado por esquema — sin improvisación en tiempo de ejecución.
- Verificación sin LLM — Las postcondiciones comprueban DOM/URL en cada acción.
- Caché autorreparable — Una verificación fallida invalida el plan → replanifica.
- Cero conocimiento del sitio incrustado — El motor no sabe nada de tu app de antemano.
Por qué Windup
La fiabilidad de los scripts, la ergonomía del lenguaje natural.
Los scripts escritos a mano son baratos de ejecutar pero caros de mantener. Los agentes de IA por ejecución son fáciles de escribir pero lentos y no deterministas. Windup toma la mitad buena de cada uno.
| Dimensión | Scripts escritos a mano | Agente de IA en cada ejecución | Windup |
|---|---|---|---|
| Autoría | Código + selectores | Lenguaje natural | Lenguaje natural |
| Coste por ejecución | $0 | LLM en cada ejecución | LLM solo en la 1ª ejecución |
| Velocidad | Rápido | Lento (modelo en el bucle) | ~1s replay |
| Determinismo | Alto | Bajo (improvisa) | Alto (el mismo plan siempre) |
| La app cambió | Arreglas el script | Puede hacer algo incorrecto en silencio | La verificación falla → replanifica |
Características
Todo lo que necesita un flujo de QA — menos los selectores.
Una CLI hecha para proyectos reales: autoría, secretos, dependencias, seguimiento de costes y reporters de CI.
Planifica una vez, reproduce gratis
A partir de la 2ª ejecución: llm_calls=0, ~1s, $0. El plan en caché se ejecuta igual siempre.
Ejecución determinista
Playwright con eventos de entrada confiables (isTrusted) — clics, escritura y navegación fiables.
Verificación barata
Postcondiciones de DOM/URL comprobadas en cada acción, sin LLM en el bucle.
windup new
Autoría asistida por LLM: escribe el escenario a partir de las pantallas reales de tu app (mapa del sitio) + el manifiesto del proyecto. --validate lo ejecuta y refina hasta que pasa.
windup scan
Indexa tus rutas y elementos directamente desde el código fuente (Next.js, react-router).
windup secret
Las credenciales nunca entran en el escenario, la caché, el prompt del LLM ni git — solo referencias ENV:*, resueltas en tiempo de ejecución.
depends_on
Dependencias entre escenarios (p. ej. "crear factura" depende de "login") — misma sesión, con caché por dependencia.
run --summary
La IA escribe un informe posterior a la ejecución citando valores reales observados — precios, mensajes, confirmaciones.
run --suggest
Ante un fallo, la IA lee la página real y sugiere la corrección para tu escenario.
Reporters de CI
JUnit, JSON y HTML autocontenido (--reporter). Código de salida distinto de cero ante cualquier fallo.
Multiproveedor
Google Gemini y OpenAI, elegidos por ejecución (--llm openai:gpt-5-mini). windup costs rastrea el gasto por proveedor y modelo.
run --concurrency
Ejecuta escenarios en paralelo sobre un único navegador caliente compartido con contextos aislados — ~2× más rápido en una suite mixta, más con planificación o flujos largos. Secuencial por defecto.
Multinavegador
Ejecuta los mismos escenarios en Chromium (por defecto), Firefox o WebKit con --browser. Un único plan se reproduce en los tres — escribe una vez, ejecuta en todos.
Ejemplo
Un escenario es lenguaje natural en JSON. Dos ejecuciones cuentan toda la historia.
Tú escribes la intención. La primera ejecución planifica y paga unas décimas de céntimo; cada ejecución posterior es un replay desde caché a $0.
checkout.json escenario
{
"scenario_id": "checkout",
"task": "Log in as the qa account, add 'Backpack' to the cart, check out and verify the order confirmation message appears."
} windup run checkout salida
$ windup run checkout # 1st run
PASS checkout cache=miss llm_calls=1 total=3003ms cost=$0.0024
$ windup run checkout # again — deterministic replay
PASS checkout cache=hit llm_calls=0 total=671ms cost=$0cache=hit · llm_calls=0 · $0 — la segunda ejecución nunca toca el modelo.
CI / CD
Intégralo en tu pipeline. Códigos de salida e informes incluidos.
Ejecuta toda la suite en un navegador caliente, haz fallar el build ante cualquier escenario fallido y emite informes legibles por máquina o por humanos.
ci — una línea bash
$ npx windup run --all --reporter junit \
--report-file reports/windup.xml- --all ejecuta cada escenario en un único navegador caliente para toda la suite.
- --concurrency <n> ejecuta escenarios en paralelo (~2× más rápido en una suite mixta); --browser firefox|webkit para ejecutar multinavegador.
- Código de salida distinto de cero cuando cualquier escenario falla.
- --reporter junit|json|html; windup costs --json rastrea el gasto de IA en el pipeline.
Fiabilidad
Determinista significa determinista.
Los replays se miden, no se prometen. El plan en caché produce el mismo resultado en cada ejecución — sin modelo, sin flakes.
60/60
replays desde caché superados
4 escenarios × 15 replays — cero flakes
llm_calls=0
en cada replay
login · checkout multipaso · añadir/quitar · un 2º sitio
~$0.0025
por generación
modelo por defecto, gemini-3.1-flash-lite
106 routes
dogfood en producción
ejecutado contra una app de producción real
Empezar
Cinco comandos de cero a una prueba con replay.
Node ≥ 20 y una clave de API — GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY (Google, por defecto) o OPENAI_API_KEY (OpenAI) — en .env.local. Las claves se usan solo para planificar; los replays en caché nunca llaman a un LLM.
$ npm i -D windupjs $ npx windup init $ npx windup scan $ npx windup new "log in and create an invoice for ACME" $ npx windup run checkout Node ≥ 20Google Gemini u OpenAIPlaywright incluidoMIT
Para la era de la IA
Deja que tu IA arme las pruebas.
Ya nadie lee la documentación — se la pasa a un asistente. Por eso Windup incluye un llms.txt: toda la documentación, estructurada para máquinas. Apunta tu agente de código hacia él, describe los flujos con palabras y él escribe y ejecuta los escenarios por ti.
1
Dale la documentación a tu IA
Pega esta URL en tu asistente (Claude, Cursor, Copilot, …).
https://windup.run/es/llms.txt 2
Describe qué probar
Un prompt inicial listo para pegar — completa tus flujos.
Lee https://windup.run/es/llms.txt y configura pruebas E2E de Windup para mi app, luego escribe escenarios para estos flujos: ... llms-full.txt — toda la documentación en un solo archivo · markdown por página en /es/docs/<page>.md · el estándar llms.txt