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Un marco práctico para medir la deuda técnica en términos concretos que resuenen con los interesados, utilizando métricas de código, datos de velocidad de desarrollo y correlaciones con incidentes para justificar la inversión en refactorización.
Domina la programación en pareja en entornos remotos y presenciales con técnicas prácticas de rotación conductor-navegante, transferencia de conocimiento y estructuras de sesión que generan mejor código y evitan los errores comunes que hacen que la pareja se sienta agotadora.
Aplica estrategias sistemáticas de refactorización en bases de código heredado mediante pruebas de caracterización, el strangler pattern y extracción incremental, para mejorar la calidad del código sin introducir regresiones.
Aprende métodos prácticos para cuantificar la deuda técnica, priorizar su pago según el impacto en el negocio y construir estrategias sostenibles que los equipos de ingeniería puedan seguir de verdad.
Cómo crear reglas de ESLint personalizadas para las convenciones de tu equipo: selectores de AST, pruebas de reglas, auto-fixers y la publicación de un plugin compartido que impone patrones que el linter por defecto no detecta.
Cómo usar hooks de Git para automatizar revisiones de calidad de código, validación de mensajes de commit, pruebas pre-push y cumplimiento de nombres de ramas — con ejemplos prácticos usando Husky y scripts personalizados.
Un marco para identificar, categorizar, priorizar y reducir la deuda técnica sin detener el desarrollo de nuevas funcionalidades, mediante inventarios de deuda, asignación de capacidad y criterios de retorno medibles.
Técnicas prácticas de pair programming que mejoran la calidad del código y la distribución del conocimiento, cubriendo los flujos de driver-navigator, ping-pong y pairing remoto.
No todo el consejo sobre código limpio es igual de valioso — estos son los principios que realmente reducen los errores, aceleran la incorporación y sobreviven a los plazos del mundo real.