Checklist de AI Coding antes de publicar

Las herramientas de AI coding pueden crear una app que parece lista en muy poco tiempo. Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Codex, ChatGPT, Windsurf, Replit Agent, Bolt y Lovable ayudan a escribir código, corregir errores y reorganizar proyectos.

Publicar todavía requiere verificación. La pregunta no es solo si la IA escribió código, sino si el resultado fue revisado lo suficiente para llegar a usuarios.

Define el alcance

Antes de revisar, anota si fue una app nueva, bug fix, refactor o snippet copiado. Revisa qué archivos cambió el agent y si tocó auth, pagos, datos, deploy, SEO, tests, migrations o variables de entorno.

Revisa el diff

Busca dependencias nuevas, config reescrita, validaciones eliminadas, credenciales hardcoded, copy placeholder y tests superficiales. Usa diff de texto para comparar config, ejemplos de API, README o release notes.

Ejecuta el build real

No confíes solo en el dev server. Ejecuta el comando que usará el deploy, como npm run build, next build, mvn package, flutter build o el build de la plataforma. Guarda la salida o el error exacto.

Comprueba secretos y deploy

Revisa .env, .env.example, variables de plataforma, API keys, webhook secrets, callbacks, CORS, redirects, dominio y runtime. Confirma qué variables pueden estar en frontend.

Prueba flujos de riesgo

Prueba login, logout, sesión expirada, admin, pagos, webhook, estados vacíos, formularios inválidos, red fallida, mobile y SEO público. Si no hay pruebas automáticas, escribe una prueba manual.

Prepara el handoff

Una buena nota de AI coding dice qué cambió, qué comandos pasaron, qué se probó, qué no se probó, riesgos restantes y rollback.

Usa AI Coding Ship Checklist para generar una checklist local y copiar el reporte Markdown.