Propolis

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Propolis: Agentes autónomos automatizan el control de calidad. ¡Deje de escribir tests! Encuentre fallos y regresiones automáticamente explorando su aplicación. Cero configuración para equipos de desarrollo y control de calidad. 0
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What is Propolis?

Intentar mantenerse al día con las pruebas manuales o mantener scripts de prueba complejos puede sentirse como una batalla constante. Cada nueva funcionalidad, cada cambio de código, introduce el riesgo de nuevos errores y regresiones. ¿Qué pasaría si pudieras delegar la búsqueda exhaustiva de problemas a agentes inteligentes que trabajan incansablemente, explorando tu aplicación como usuarios reales? Propolis introduce un nuevo enfoque para asegurar la calidad del producto, automatizando la necesidad del control de calidad manual y el laborioso mantenimiento de las pruebas.


Propolis despliega enjambres de agentes de navegador autónomos que aprenden a navegar e interactuar con tu aplicación, identificando errores y fallos simplemente explorando. Esto significa que obtienes una cobertura de pruebas integral sin escribir un solo caso de prueba o configurar una infraestructura compleja.

Características Clave

  • 🤖 Simula Usuarios Reales: Despliega agentes de navegador inteligentes que exploran tu aplicación de forma autónoma, imitando cómo los usuarios reales navegan e interactúan.

  • ✅ Cobertura Sin Configuración: Logra una cobertura de control de calidad completa sin necesidad de scripts o creación manual de casos de prueba. Los agentes aprenden tu aplicación por sí solos.

  • 🚀 Ejecuta Enjambres Concurrentes: Inicia cientos de sesiones simultáneamente, como si fueran usuarios, probando una amplia gama de escenarios y casos límite mucho más allá de lo que las pruebas manuales pueden lograr.

  • 🚨 Recibe Información Útil: Obtén informes inmediatos y detallados sobre los errores detectados, incluyendo rastreos entregados directamente a las herramientas preferidas de tu equipo de ingeniería como Github, Slack y Linear. (Consulta ejemplos como "Error Found - Google Login" o "Typos Found in Notifs").

  • ⏰ Personaliza los Horarios de Ejecución: Integra las pruebas sin problemas en tu flujo de trabajo programando la ejecución de enjambres automáticamente en cada fusión de código, en momentos específicos (como al final del día) o en intervalos personalizados.

Casos de Uso

  • Confianza Pre-Despliegue: Antes de publicar nuevo código, ejecuta un enjambre de Propolis para descubrir rápidamente regresiones o errores inesperados introducidos por cambios recientes, asegurando una publicación más fluida.

  • Retroalimentación de Integración Continua: Integra Propolis en tu pipeline de CI/CD para activar automáticamente la ejecución de enjambres en cada fusión, proporcionando retroalimentación inmediata sobre el impacto en la calidad de cada commit de código sin ralentizar el desarrollo.

  • Exploración de Flujos de Trabajo Complejos: Permite que agentes autónomos naveguen por flujos de usuarios intrincados o casos límite de difícil acceso que son difíciles y costosos de cubrir con pruebas con scripts tradicionales, revelando problemas ocultos.

Conclusión

Propolis ofrece una solución escalable y basada en datos para automatizar tu proceso de control de calidad. Al implementar agentes autónomos que simulan el comportamiento del usuario, puedes reducir significativamente el tiempo y los recursos dedicados a las pruebas manuales y al mantenimiento de las pruebas. Esto no solo libera a tu equipo para que se centre en la creación de nuevas funcionalidades, sino que también conduce a un producto más robusto y libre de errores, lo que en última instancia ofrece una mejor experiencia a tus usuarios.


More information on Propolis

Launched
2025-03
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
6525143
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Framer,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS

Top 5 Countries

100%
United States

Traffic Sources

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7.73%
56.32%
referrals search direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Propolis was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-24.
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