Perché i prompt per le feature nascondono requisiti\n\nI prompt in stile chat sembrano chiari perché leggono come una conversazione. Ma spesso condensano scelte, regole e eccezioni in poche frasi amichevoli. I vuoti non emergono fino a quando qualcuno non usa la feature per davvero.\n\nLa maggior parte dei prompt si basa su assunzioni implicite: chi può fare l'azione, cosa conta come “successo” (salvato, inviato, pubblicato, pagato), cosa succede quando mancano dati e cosa l'utente dovrebbe vedere quando qualcosa fallisce. Nascondono anche standard sfumati come cosa significhi “abbastanza veloce” o “abbastanza sicuro”.\n\nL'ambiguità solitamente emerge tardi come bug e rework. Un sviluppatore costruisce ciò che pensa significhi il prompt, un revisore lo approva perché sembra giusto, e poi gli utenti incontrano i casi strani: invii duplicati, fusi orari, dati parziali o mismatch di permessi. Correggere tutto questo dopo costa di più perché spesso tocca codice, testi dell'interfaccia e talvolta il modello dati.\n\nQualità non significa suite di test gigantesche. Significa poter fidarsi della feature nell'uso normale e sotto stress prevedibile. Un piccolo set di scenari ben scelti ti dà quella fiducia senza centinaia di test.\n\nUna definizione pratica di qualità per feature create da prompt:\n\n- L'obiettivo principale dell'utente funziona end-to-end (happy path).\n- I principali modi di fallimento sono gestiti pulitamente (errori chiari, niente corruzione silenziosa).\n- La feature si comporta in modo coerente (stesso input, stesso risultato).\n- Non succede nulla di pericoloso per caso (accesso utente sbagliato, azioni duplicate).\n\nQuesto è il senso di trasformare i prompt in scenari di accettazione: prendi una richiesta sfocata e trasformala in 5–10 controlli che fanno emergere le regole nascoste presto. Non stai cercando di testare tutto. Stai cercando di intercettare i fallimenti che capitano davvero.\n\nSe costruisci da un prompt rapido in uno strumento orientato alla chat come Koder.ai, l'output può sembrare completo mentre salta ancora regole di edge. Un set snello di scenari obbliga a nominare quelle regole quando i cambiamenti sono ancora economici.\n\n## Come è fatto un buon scenario di accettazione\n\nUno scenario di accettazione è una breve descrizione in linguaggio naturale di un'azione utente e del risultato che dovrebbe vedere.\n\nRimani sulla superficie: cosa può fare l'utente e cosa il prodotto mostra o cambia. Evita dettagli interni come tabelle del database, chiamate API, job in background o quale framework è usato. Quei dettagli possono contare dopo, ma rendono gli scenari fragili e più difficili da concordare.\n\nUn buon scenario è anche indipendente. Dovrebbe essere facile da eseguire domani in un ambiente pulito, senza fare affidamento su un altro scenario eseguito prima. Se uno scenario dipende da uno stato precedente, dillo chiaramente nel setup (per esempio, “l'utente ha già un abbonamento attivo”).\n\n### Una forma semplice che funziona\n\nMolti team usano Given-When-Then perché obbliga alla chiarezza senza trasformare gli scenari in una specifica completa.\n\nUno scenario è di solito “completo” quando ha un solo obiettivo, uno stato iniziale chiaro, un'azione concreta e un risultato visibile. Dovrebbe essere binario: chiunque nel team può dire “pass” o “fail” dopo averlo eseguito.\n\nEsempio: “Given un utente autenticato senza metodo di pagamento salvato, when sceglie Pro e conferma il pagamento, then vede un messaggio di successo e il piano mostrato come Pro nel suo account.”\n\nSe stai costruendo in un builder chat-first come Koder.ai, mantieni la stessa regola: testa il comportamento dell'app generata (ciò che l'utente vive), non come la piattaforma ha prodotto il codice.\n\n## Scegli un formato di scenario che il tuo team userà davvero\n\nIl formato migliore è quello che le persone scriveranno e leggeranno. Se metà del team usa narrazioni lunghe e l'altra metà scrive punti sintetici, avrai buchi, duplicati e discussioni sulla forma invece che sulla qualità.\n\nGiven-When-Then funziona bene quando la feature è interattiva e con stato. Una tabella semplice va bene quando hai regole input-output e molti casi simili.\n\nSe il tuo team è diviso, scegli un formato per 30 giorni e poi aggiusta. Se i revisori continuano a chiedere “cosa significa successo?”, è spesso un segnale per andare verso Given-When-Then. Se gli scenari diventano verbosi, una tabella potrebbe essere più veloce da scorrere.\n\nQualunque cosa scegliate, standardizzatela. Mantenete gli stessi titoli, lo stesso tempo verbale e lo stesso livello di dettaglio. Accordatevi anche su cosa non includere: dettagli pixel-perfect dell'UI, implementazione interna e discorsi su database. Gli scenari dovrebbero descrivere cosa l'utente vede e quali garanzie offre il sistema.\n\n### Dove conservare gli scenari così non si perdono\n\nMetti gli scenari dove il lavoro già avviene e tienili vicini alla feature.\n\nOpzioni comuni: conservarli accanto al codice prodotto, nei ticket sotto una sezione “Acceptance scenarios”, o in uno spazio doc condiviso con una pagina per feature. Se usi Koder.ai, puoi anche mantenere gli scenari in Planning Mode così restano con la cronologia di build insieme a snapshot e punti di rollback.\n\nLa chiave è renderli ricercabili, avere una sola fonte di verità e richiedere gli scenari prima che lo sviluppo sia considerato “avviato”.\n\n## Passo-passo: convertire un prompt di feature in 5–10 scenari\n\nInizia riscrivendo il prompt come obiettivo utente più una linea di arrivo chiara. Usa una frase per l'obiettivo (chi vuole cosa), poi 2–4 criteri di successo verificabili senza discussioni. Se non puoi indicare un risultato visibile, non hai ancora un test.\n\nPoi smonta il prompt in input, output e regole. Gli input sono ciò che l'utente fornisce o seleziona. Gli output sono ciò che il sistema mostra, salva, invia o blocca. Le regole sono i “solo se” e i “deve” nascosti tra le righe.\n\nControlla poi da cosa dipende la feature prima di poter funzionare. Qui si nascondono i vuoti: dati richiesti, ruoli utente, permessi, integrazioni e stati di sistema. Per esempio, se stai costruendo un'app in Koder.ai, indica se l'utente deve essere loggato, avere un progetto creato o rispettare requisiti di piano/accesso prima che l'azione possa avvenire.\n\nOra scrivi il set minimo di scenari che dimostra la feature: solitamente 1–2 happy path, poi 4–8 edge case. Mantieni ogni scenario focalizzato su una singola ragione per cui potrebbe fallire.\n\nBuoni edge case da scegliere (solo quelli che calzano con il prompt): input mancanti o non validi, mismatch di permessi, conflitti di stato tipo “già inviato”, problemi con dipendenze esterne come timeout, e comportamento di recovery (errori chiari, retry sicuro, niente salvataggio parziale).\n\nConcludi con un rapido “cosa potrebbe andare storto?”. Cerca failure silenziose, messaggi confusi e punti dove il sistema potrebbe creare dati sbagliati.\n\n## Come scrivere l'happy path senza sovraccaricarsi\n\nUn happy path è la rotta più corta e più normale dove tutto va bene. Se lo tieni intenzionalmente banale, diventa una baseline affidabile che rende più facile individuare gli edge case in seguito.\n\nNomina l'utente predefinito e i dati predefiniti. Usa un ruolo reale, non “Utente”: “Cliente autenticato con email verificata” o “Admin con permesso di modificare la fatturazione.” Poi definisci il più piccolo set di dati di esempio sensato: un progetto, un elemento in lista, un metodo di pagamento salvato. Questo mantiene gli scenari concreti e riduce assunzioni nascoste.\n\nScrivi prima il percorso più breve verso il successo. Rimuovi passi opzionali e flussi alternativi. Se la feature è “Crea un task”, l'happy path non dovrebbe includere filtraggio, ordinamento o modifica dopo la creazione.\n\nUn modo semplice per mantenerlo stretto è confermare quattro cose:\n\n- L'utente vede lo schermo o lo stato giusto al momento giusto.\n- Il sistema mostra il messaggio giusto (successo, conferma o istruzione successiva).\n- I dati sono salvati (cosa viene memorizzato, non come).\n- L'utente può proseguire (l'azione sensata successiva è disponibile).\n\nPoi aggiungi una variante che cambia una sola variabile. Scegli la variabile più probabile a rompersi dopo, come “titolo lungo” o “utente senza elementi esistenti”, e tieni tutto il resto identico.\n\nEsempio: se il tuo prompt dice “Aggiungi un toast ‘Snapshot created’ dopo il salvataggio di uno snapshot”, l'happy path è: l'utente clicca Create Snapshot, vede uno stato di caricamento, ottiene “Snapshot created” e lo snapshot appare nella lista con il timestamp corretto. Una variante a variabile singola potrebbe essere gli stessi passi con nome vuoto e una regola chiara di naming di default.\n\n## Un menu pratico di edge case da scegliere\n\nGli edge case sono dove si nascondono la maggior parte dei bug, e non serve una suite enorme per trovarli. Per ogni prompt di feature, scegli un piccolo set che rifletta comportamenti reali e modi di fallimento reali.\n\nCategorie comuni da cui attingere:\n\n- Problemi di input (valori vuoti, troppo lunghi, formato sbagliato, caratteri speciali).\n- Problemi di stato (permessi assenti, sessione scaduta, dati richiesti mancanti, account non verificato).\n- Problemi di concorrenza (double-click invia due volte, due schede che editano contemporaneamente, retry dopo spinner).\n- Problemi di integrazione (timeout, provider non disponibile, failure parziale, rate limit).\n- Problemi di dati (duplicati, record cancellato a metà flusso, dati obsoleti, problemi di arrotondamento).\n\nNon ogni feature ha bisogno di ogni categoria. Una barra di ricerca si preoccupa più di input. Un flusso di pagamento si preoccupa più di integrazione e dati.\n\nScegli edge case che corrispondono al rischio: alto costo del fallimento (soldi, sicurezza, privacy), alta frequenza, flussi facili da rompere, bug noti o problemi difficili da rilevare a posteriori.\n\nEsempio: per “l'utente cambia piano di abbonamento”, scenari spesso utili sono scadenza della sessione al checkout, double-click su “Conferma” e timeout del provider di pagamento che lascia il piano invariato mostrando comunque un messaggio chiaro.\n\n## Esempio pratico: un prompt in uno scenario compatto\n\nPrompt di feature (linguaggio semplice):\n\n“Quando rompo qualcosa, voglio ripristinare la mia app a uno snapshot precedente così l'ultima versione funzionante è di nuovo live.”\n\nDi seguito un set compatto di scenari. Ogni scenario è breve ma fissa un risultato.\n\n### Happy paths (2)\n\nS1 [Must-have] Roll back to the most recent snapshot\n\nGiven I am logged in and I own the app\n\nWhen I choose “Rollback” and confirm\n\nThen the app deploys the previous snapshot and the app status shows the new version as active\n\nS2 [Must-have] Roll back to a specific snapshot\n\nGiven I am viewing the snapshot list for my app\n\nWhen I select snapshot “A” and confirm rollback\n\nThen snapshot “A” becomes the active version and I can see when it was created\n\n### Edge cases (6)\n\nS3 [Must-have] Not allowed (auth)\n\nGiven I am logged in but I do not have access to this app\n\nWhen I try to roll back\n\nThen I see an access error and no rollback starts\n\nS4 [Must-have] Snapshot not found (validation)\n\nGiven a snapshot ID does not exist (or was deleted)\n\nWhen I attempt to roll back to it\n\nThen I get a clear “snapshot not found” message\n\nS5 [Must-have] Double submit (duplicates)\n\nGiven I click “Confirm rollback” twice quickly\n\nWhen the second request is sent\n\nThen only one rollback runs and I see a single result\n\nS6 [Must-have] Deployment failure (failures)\n\nGiven the rollback starts\n\nWhen deployment fails\n\nThen the currently active version stays live and the error is shown\n\nS7 [Nice-to-have] Timeout or lost connection\n\nGiven my connection drops mid-rollback\n\nWhen I reload the page\n\nThen I can see whether rollback is still running or finished\n\nS8 [Nice-to-have] Already on that snapshot\n\nGiven snapshot “A” is already active\n\nWhen I try to roll back to snapshot “A”\n\nThen I’m told nothing changed and no new deployment starts\n\nOgni scenario risponde a tre domande: chi lo esegue, cosa fa e cosa deve essere vero dopo.\n\n## Come mantenere alta la copertura con suite piccole\n\nL'obiettivo non è “testare tutto”. L'obiettivo è coprire i rischi che farebbero male agli utenti, senza creare una montagna di scenari che nessuno esegue.\n\nUn trucco pratico è etichettare gli scenari in base a come prevedi di usarli:\n\n- Smoke: 1–2 scenari che dimostrano end-to-end che la feature funziona.\n- Regression: 2–6 scenari per regole importanti e bug passati.\n- Exploratory: alcuni controlli “provaci” per casi strani e giudizio UX.\n\nLimita a uno scenario per rischio distinto. Se due scenari falliscono per la stessa ragione, probabilmente te ne serve uno solo. “Formato email non valido” e “email mancante” sono rischi diversi. Ma “email mancante Step 1” e “email mancante Step 2” potrebbero essere lo stesso rischio se la regola è identica.\n\nEvita anche di duplicare passi UI su molti scenari. Mantieni le parti ripetute brevi e concentra lo scenario su ciò che cambia. Questo è importante quando si costruisce in uno strumento chat-based come Koder.ai, perché l'UI può spostarsi mentre la regola di business resta la stessa.\n\nInfine, decidi cosa verificare ora vs dopo. Alcune verifiche sono meglio manuali all'inizio, poi automatizzate quando la feature si stabilizza:\n\n- Manuale ora: wording, layout, stati visivi, momenti che “sembrano confusi”.\n- Automatizza presto: calcoli, permessi, dati salvati correttamente, flussi critici.\n- Automatizza dopo: quirks rari di device, tempistiche particolari del browser, failure di terze parti.
\n## Errori comuni che rendono gli scenari inutili\n\nUno scenario dovrebbe proteggerti dalle sorprese, non descrivere come il team intende costruire la feature.\n\nL'errore più comune è trasformare un obiettivo utente in una checklist tecnica. Se lo scenario dice “API returns 200” o “table X has column Y”, ti vincola a un design e non prova che l'utente abbia ottenuto ciò di cui aveva bisogno.\n\nUn altro problema è combinare più obiettivi in un unico scenario lungo. Sembra un viaggio completo, ma quando fallisce nessuno sa perché. Uno scenario dovrebbe rispondere a una domanda sola.\n\nDiffida di edge case che sembrano intelligenti ma non sono reali. “Utente ha 10 milioni di progetti” o “la rete cade ogni 2 secondi” raramente rispecchiano la produzione e sono difficili da riprodurre. Scegli edge case che puoi impostare in pochi minuti.\n\nEvita anche outcome vaghi come “funziona”, “nessun errore” o “completa con successo”. Quelle parole nascondono il risultato esatto da verificare.\n\n### Esempio rapido di “utile” vs “inutile”\n\nSe stai costruendo qualcosa come la feature “export source code” di Koder.ai, uno scenario debole è: “Quando l'utente clicca export, il sistema zippa il repo e ritorna 200.” Testa un'implementazione, non la promessa.\n\nUno scenario migliore è: “Given un progetto con due snapshot, when l'utente esporta, then il download contiene il codice dello snapshot corrente e il log di export registra chi ha esportato e quando.”\n\nNon dimenticare i percorsi di negazione: “Given un utente senza permesso di export, when prova a esportare, then l'opzione è nascosta o bloccata e nessun record di export viene creato.” Una riga può proteggere sia la sicurezza che l'integrità dei dati.\n\n## Checklist rapida prima di accettare il set di scenari\n\nPrima di considerare uno set di scenari “fatto”, leggilo come un utente esigente e come un amministratore dati. Se non riesci a dire cosa deve essere vero prima che il test inizi, o cosa significhi “successo”, non è pronto.\n\nUn buon set è piccolo ma specifico. Dovresti poterlo consegnare a qualcuno che non ha scritto la feature e ottenere gli stessi risultati.\n\nUsa questo rapido controllo per approvare (o restituire) gli scenari:\n\n- Ogni scenario ha una precondizione chiara e un risultato principale.\n- I risultati attesi includono cosa vede l'utente e cosa viene salvato.\n- I permessi sono coperti quando i ruoli contano (almeno un caso consentito e uno negato).\n- Le integrazioni importanti includono almeno una modalità di fallimento realistica.\n- Il set rimane tra 5 e 10 scenari, senza ripetizioni.
\nSe stai generando scenari in un builder basato su chat come Koder.ai, mantieni lo stesso standard: niente “funziona come previsto” vago. Chiedi output osservabili e cambi persistenti, poi approva solo ciò che puoi verificare.\n\n## Prossimi passi: rendi prompt-to-tests parte del tuo workflow\n\nRendi la scrittura degli scenari un passo reale nel processo, non un'attività di rifinitura alla fine.\n\nScrivi gli scenari prima che inizi l'implementazione, quando la feature è ancora economica da cambiare. Questo costringe il team a rispondere alle domande scomode presto: cosa significa “successo”, cosa succede con input sbagliati e cosa non supporterete ancora.\n\nUsa gli scenari come definizione condivisa di “done”. Product possiede l'intento, QA possiede il pensiero sui rischi e engineering possiede la fattibilità. Quando tutti e tre leggono lo stesso set di scenari e sono d'accordo, eviti di spedire qualcosa che è “finito” ma inaccettabile.\n\nUn workflow che funziona nella maggior parte dei team:\n\n- Trasforma ogni prompt di feature in 5–10 scenari, includendo 1 happy path e un piccolo set di edge case.\n- Revisionali rapidamente e risolvi le domande aperte in linguaggio semplice.\n- Implementa ciò che gli scenari descrivono, poi aggiungi uno scenario se emerge un nuovo requisito durante lo sviluppo.\n- Usa gli scenari come checklist di accettazione in review, non un generico “sembra ok”.\n- Aggiorna gli scenari quando il prompt cambia, così i test rispecchiano la realtà.
\nSe costruisci in Koder.ai (koder.ai), redigere prima gli scenari e poi usare Planning Mode può aiutarti a mappare ogni scenario su schermate, regole dati e risultati visibili prima di generare o modificare codice.\n\nPer cambi rischiosi, fai uno snapshot prima di iniziare a iterare. Se un nuovo edge case rompe un flusso funzionante, il rollback può salvarti da ore passate a districare effetti collaterali.\n\nTieni gli scenari vicino alla richiesta di feature (o nello stesso ticket) e trattali come requisiti versionati. Quando i prompt evolvono, anche il set di scenari dovrebbe evolvere, altrimenti il tuo “done” deriverà silenziosamente.
