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# Uso de clase de prueba de IA
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#### Escrito para la antigua interfaz de usuario
Este artículo fue escrito para la antigua interfaz de usuario. Las instrucciones todavía se pueden usar, pero las capturas de pantalla están desactualizadas. En algunos casos, los elementos mencionados en las instrucciones se han movido o cambiado. Si no puede encontrar un elemento, consulte el [¿Dónde quedó?](/devops/devops-es/transicion-a-la-nueva-ui-ux/donde-quedo.md) artículo.
{% endhint %}
##  Descripción general
Este artículo explica cómo usar el AI Test Class Creator para generar automáticamente una clase de prueba de Salesforce para el componente seleccionado. Una vez generada, puede revisar y confirmar la clase de prueba como un nuevo componente en la rama.
Dado que implementar componentes en Salesforce normalmente requiere una cobertura de pruebas suficiente, el AI Test Class Creator ayuda a acelerar la cobertura de pruebas al:
* Mejorar la preparación para la implementación agregando la cobertura de pruebas que falta.
* Reducir los fallos de implementación causados por pruebas insuficientes o fallidas.
* Estandarizar patrones base de pruebas entre equipos.
* Acelerar la entrega reduciendo el esfuerzo manual de creación de estructuras de pruebas.
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#### Limitaciones predeterminadas de la IA
De forma predeterminada, Flosum proporciona un modelo de IA DeepSeek compartido gratuito para DevOps a través de la API de DeepSeek. Debido a que se comparte entre inquilinos, el rendimiento y la disponibilidad dependen de la carga del sistema y de la capacidad de tokens. Durante un uso intensivo, es posible que vea una mayor latencia o errores temporales. Para evitar esto, puede agregar su propio modelo de IA personalizado. Consulte el siguiente artículo.
* [Agregar un modelo de IA personalizado](/devops/devops-es/configuracion/configuracion-de-ia/agregar-un-modelo-de-ia-personalizado.md)
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{% hint style="info" %}
#### Buenas prácticas
* Revise la configuración de datos de prueba generada para asegurarse de que coincida con las reglas de validación y los campos obligatorios de su organización.
* Asegúrese de que la clase de prueba siga las convenciones de nomenclatura y los estándares de implementación de su equipo.
* Cuando sea posible, haga commit de las clases de prueba por separado para que los cambios sean fáciles de revisar y rastrear.
{% endhint %}
## Uso de la clase de prueba de IA
{% stepper %}
{% step %}
### Seleccione una rama y un componente
1. Haga clic en **Código** en el menú de la barra lateral izquierda.
2. Haga clic en la rama que contiene el componente para el que desea crear una clase de prueba.
3. Haga clic en el componente para el que desea crear una clase de prueba.
{% endstep %}
{% step %}
### Crear clase de prueba
{% hint style="info" %}
La clase de prueba generada usará el nombre del componente, con “**Prueba**” agregado.
{% endhint %}
1. Haga clic en **Herramientas de IA** junto a **Editar**.
2. Haga clic en **Clase de prueba de IA** en el menú desplegable.
3. Mientras se genera la clase de prueba, **La IA está generando...** se muestra.
4. Revise la clase de prueba después de crearla y realice los cambios necesarios.
5. Haga clic en **Confirmar cambios**.
6. Ingrese un **mensaje de commit** en el cuadro de texto.
7. Haga clic en **Confirmar**.
8. Una vez creada, la nueva clase de prueba se agrega a la rama como un nuevo componente.
{% endstep %}
{% endstepper %}
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.flosum.com/devops/devops-es/codigo/herramientas-de-codigo/uso-de-clase-de-prueba-de-ia.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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