Reduciendo flakiness en Playwright

🧭 Contexto

El crecimiento de las suites E2E trajo un incremento de falsos negativos y resultados inconsistentes entre ejecuciones paralelas.
El desafío: reducir flakiness sin sacrificar velocidad ni cobertura.

⚙️ Estrategias aplicadas

Sincronización explícita
Uso de locator.waitFor() y expect.poll() para dependencias dinámicas.
Control de estado inicial
Restablecer datos antes de cada test para asegurar consistencia.
Tests idempotentes
Evitar dependencias entre casos y side effects.
Análisis de tendencias
Integración con Allure para detectar patrones de fallos intermitentes.

graph TD
  A[Suite E2E] --> B[Playwright Parallel Execution]
  B --> C[Sincronización + Fixtures]
  C --> D[Reporting Allure]
  D --> E[Flakiness Trends]

📈 Resultados

Métrica	Antes	Después
Flakiness promedio	18–22%	8%
Re-ejecuciones necesarias	3–4	1–2
Tiempo de corrección	2 días	1 día

💡 Lecciones

Reducir flakiness es más cultural que técnica: implica disciplina en diseño de tests.
Playwright provee las herramientas, pero la clave está en la observabilidad.
Integrar métricas a reporting ejecutivo muestra el impacto real de las mejoras.

🧠 Rol: QA Automation / E2E Stabilization
⚒️ Stack: Playwright, Allure, Jenkins