Característica 1: El MCP

La IA lee tu código.
Pruebas Playwright listas.

500 PRs semanales. Sin tiempo para tickets. El MCP Test Architect escanea tu código, genera pruebas Playwright automáticamente, las ejecuta y envía los resultados a QA Hub. El código es la fuente de la verdad.

          flowchart TD
            subgraph Your Infrastructure
              A[(Codebase)]
            end
            
            B{Test Architect MCP}
            C((Playwright Tests))
            
            subgraph QA Hub Platform
              D[Dashboard & Analytics]
            end
            
            A -->|1. Scans Context| B
            B -->|2. Generates & Executes| C
            C -->|3. CLI Posts Results| D
            
            style B fill:#ff5f56,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
            style C fill:#1e1e2e,stroke:#ff5f56,stroke-width:2px,color:#fff,stroke-dasharray: 5 5
            style D fill:#8b5cf6,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
        
Característica 2: Motor IA BDD

Tus tickets se vuelven pruebas.
Automáticamente.

Conecta Jira, Linear o Azure DevOps. El motor de QA Hub analiza los criterios de aceptación y genera pruebas BDD bajo estándar ISTQB. Tu librería central se mantiene sincronizada mientras los tickets evolucionan.

          flowchart TD
            A[Jira / Linear / ADO] -->|1. Webhook / API Sync| B{QA Hub AI Engine}
            
            subgraph QA Hub Processing
              B -->|2. Analyzes Criteria| C[ISTQB Rules Engine]
              C -->|3. Generates BDD| D((Draft Test Scenarios))
            end
            
            D -->|4. Saves to| E[(Central Test Case Library)]
            
            style B fill:#4d8bff,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
            style C fill:#1e1e2e,stroke:#4d8bff,stroke-width:2px,color:#fff
            style E fill:#8b5cf6,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
        
Característica 3: Ciclo de Bugs

Resultados para todos.
Retesteos automáticos.

Sube resultados con la CLI de Playwright, Cypress o Jest. Si un test fallido tiene un bug, y el developer lo marca "Hecho" en Linear, QA Hub lo encola automáticamente para re-testeo.

          flowchart TD
            A((Failed Test Result)) -->|1. QA Links Bug| B[Linear / Jira Ticket]
            B -->|2. Dev Fixes & Marks 'Done'| C{Webhook Trigger}
            C -->|3. Status = Done| D[QA Hub Retest Queue]
            D -->|4. Auto-execute Test| E((Playwright / Cypress))
            E -->|5. Uploads New Result| A
            
            style A fill:#ff5f56,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
            style D fill:#8b5cf6,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
            style B fill:#1e1e2e,stroke:#fff,stroke-width:1px,color:#fff
            style C fill:#4d8bff,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
        
Feature 4: QA Scout

Pregúntale a tus datos QA.
Obtén respuestas directas.

QA Scout es un agente de IA integrado directamente en QA Hub. Tiene acceso a tus casos de prueba reales, resultados de ejecución y métricas. Pregúntale cualquier cosa dentro del scope de QA y llamará a la herramienta correcta, obtendrá los datos y responderá. Sin temas fuera de contexto. Sin respuestas inventadas. Scope acotado por diseño.

graph LR Q([Haces una pregunta]) --> S[QA Scout] S -->|searchTestCases| DB1[(Casos de Prueba)] S -->|getRecentFailures| DB2[(Resultados)] S -->|getMetrics| DB3[(Métricas)] S -->|compareTestCases| DB4[(Versiones)] DB1 & DB2 & DB3 & DB4 --> A([Respuesta clara en tu idioma]) style S fill:#6366f1,color:#fff,stroke:#4f46e5 style Q fill:#1e293b,color:#e2e8f0,stroke:#334155 style A fill:#1e293b,color:#e2e8f0,stroke:#334155