Laboratorios IA - Operacion Unificada

Monorepo con laboratorios locales de IA orientados a pruebas, trazabilidad y demostraciones reproducibles.

Objetivo operativo

Este repositorio queda preparado para:

• ejecutar validaciones de forma consistente en Windows;
• estandarizar calidad minima de Python;
• soportar CI automatizada en GitHub Actions;
• reducir fallos por entorno temporal (TMP/TEMP) y codificacion.

Ejecucion rapida

python -m pip install -U pip
pip install -r requirements-dev.txt
pre-commit install
pre-commit run --all-files
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/run_operational_checks.ps1

Alcance del runner operacional

scripts/run_operational_checks.ps1:

• detecta laboratorios bajo labs/;
• configura TMP/TEMP local en .tmp;
• ejecuta python scripts/run_all.py por laboratorio;
• resume resultados y devuelve codigo de salida no-cero si hay fallos.
• exporta reports/operational_summary.json.

Variables utiles:

• RUN_DEMOS=1: activa demos dentro de run_all.py.

Matriz de operacion por laboratorio

Laboratorio	Demo principal	Tests	Salud
laboratorio-agentes-enterprise-local	python scripts\ejecutar_demo.py	python -m unittest discover tests -v	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-backend-ia-empresarial	python scripts\ejecutar_demo.py	python -m unittest discover tests -v	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-empresa-sintetica-ia	python proyectos\10-demo-narrativa-empresa-completa\ejecutar_demo.py	tests por proyecto en proyectos\**\tests	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-evaluacion-llm-local	python scripts\ejecutar_demo.py	python -m unittest discover tests -v	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-gobernanza-ai-act-local	python scripts\ejecutar_demo.py	python -m unittest discover tests -v	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-google-ia-empresarial	demos por proyecto en proyectos\**\README.md	n/a (V1 documental)	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-microsoft-ia-empresarial	demos por proyecto en proyectos\**\README.md	n/a (V1 documental)	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-observabilidad-costes-ia	python scripts\ejecutar_demo.py	python -m unittest discover tests -v	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-privacidad-datos-ia	python scripts\ejecutar_demo.py	python -m unittest discover tests -v	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-rag-corporativo-local	python scripts\ejecutar_demo.py	python -m unittest discover tests -v	python scripts\comprobar_salud.py
laboratorio-seguridad-agentes-ia	demos por proyecto en proyectos\**\README.md	tests por proyecto en proyectos\**\tests	python scripts\comprobar_salud.py

Estandares en raiz

• pyproject.toml: configuracion de ruff.
• .pre-commit-config.yaml: hooks basicos de higiene y lint.
• .github/workflows/ci.yml: pipeline de comprobaciones en cada push/PR.
• constraints.txt: versionado base para tooling.
• CHANGELOG.md: registro de cambios operativos.

Calidad avanzada

• Cobertura transversal: python scripts/run_coverage.py (umbral minimo 70%).
• Tipado estatico gradual: python scripts/run_mypy.py.
• Contratos JSON formales: python scripts/validate_json_contracts.py (manifest en schemas/manifest.json).
  • Cobertura actual: 15 datasets criticos (RAG, privacidad, gobernanza, agentes, backend, observabilidad y evaluacion).
• CI en matriz: Windows y Ubuntu con Python 3.11 y 3.12.
• Gate de limpieza: el workflow falla si quedan cambios tracked tras los checks.