Trabajo Evaluado
Pipeline de Análisis de Adherencia Nutricional — NutriCoach SaaS
Se construyó desde cero un sistema de análisis que cruza datos de registros de comidas con planes de dieta definidos por nutricionistas. El pipeline incluye detección de patrones de abandono, puntuación por nutriente, módulo de reportes PDF y tests de integración — sin documentación de API disponible.
Reverse Engineering API
Análisis de Datos
Requisitos Cambiantes
PDF Generation
Integration Tests
Eje 1 — Ambición de la Tarea
Alta (3)
Sistema construido desde cero sin documentación API, cruzando múltiples fuentes de datos, con requisitos que cambiaron a mitad de ejecución. Riesgo real de fracaso completo.
High Ambition · A3
Eje 2 — Calidad de Ejecución
Adecuada (2)
El pipeline principal funciona correctamente con tests de integración. Pero el módulo PDF tiene un KeyError sin catchear que puede romper producción.
Adequate Execution · E2
Matriz de Puntuación Compuesta
|
Ejecución Pobre |
Ejecución Adecuada |
Ejecución Fuerte |
| 1 |
2 |
2 |
| 2 |
3 |
4 |
| 2 |
4 ✓ |
5 |
Alta Ambición (3) × Ejecución Adecuada (2) = Puntuación 4 — la matriz no puede sobreescribirse.
Razonamiento de Abogado del Diablo
El reverse engineering de la API, aunque retador, no es una habilidad diferencial — es trabajo de inspección de trazas de red, accesible a cualquier desarrollador senior. El pipeline de adherencia sigue un patrón estándar (join + agregación por nutriente) sin innovación algorítmica. El KeyError en el módulo PDF no es un bug menor: es un path de código producción que nadie probó con datos reales del dominio "planes opcionales". Si hubiera llegado a producción, habría roto el feature principal para un subconjunto de clientes.
Integrar contra una API sin documentación en un dominio de salud implica no solo habilidad técnica sino tolerancia al riesgo: un endpoint mal entendido podría haber enviado datos incorrectos a pacientes reales. Los requisitos cambiaron a mitad del proyecto y el equipo absorbió el cambio sin reestimar ni retrasar. Los 5 tests de integración sobre edge cases muestran mentalidad de calidad. Construir algo funcional de extremo a extremo (ingestión → análisis → reporte PDF) en una sola sesión es notable.
La ambición sigue siendo Alta: el conjunto de riesgos combinados (API sin docs, dominio de salud, requisito PDF añadido mid-flight) supera lo que un desarrollador esperaría completar sin incidentes. Sin embargo, el bug en el módulo PDF no es trivial — es un fallo de cobertura en código que se entregó como "funcional". La ejecución permanece en Adecuada: el trabajo está hecho pero con una deuda técnica conocida y sin resolver antes de la entrega. La puntuación final es 4, no 5, precisamente porque ese edge case podría haberse descubierto con una prueba de datos sucios antes de dar por terminado el módulo.
✓
Sin clustering detectado. Historial de las últimas 5 sesiones: [3, 4, 3, 2, 4]. Distribución sana — no hay ancla a un número predeterminado. Esta evaluación es independiente.
Historial de Puntuaciones (.self-eval-scores.jsonl)
2026-06-08
3
M
Adeq
Refactor del módulo de autenticación del CRM de NutriCoach
2026-06-09
4
H
Adeq
Pipeline de ingesta de datos de Fitbit via OAuth2 sin SDK oficial
2026-06-10
3
M
Adeq
Diseño de dashboard de métricas de retención de nutricionistas
2026-06-11
2
L
Str
Actualización de dependencias Python y resolución de conflictos de versiones
2026-06-12
4
H
Adeq
Pipeline de análisis de adherencia nutricional con reverse-engineering de API
sesión actual
Entrada Persistida en .self-eval-scores.jsonl
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