Aprenda a transformar prompts de recurso em testes de aceitação: escreva 5–10 cenários claros cobrindo happy path e casos de borda, sem suítes inchadas.
Prompts em estilo chat parecem claros porque leem como uma conversa. Mas muitas vezes eles condensam escolhas, regras e exceções em poucas frases amigáveis. As lacunas só aparecem quando alguém usa o recurso de verdade.
A maioria dos prompts depende de suposições: quem pode executar a ação, o que conta como “sucesso” (salvo, enviado, publicado, pago), o que acontece quando faltam dados e o que o usuário deve ver quando algo falha. Eles também escondem critérios subjetivos como o que significa “rápido o suficiente” ou “suficientemente seguro”.
A ambiguidade geralmente aparece tarde como bugs e retrabalho. Um desenvolvedor implementa o que pensa que o prompt quer, um revisor aprova porque parece certo, e então os usuários encontram os casos estranhos: envios duplicados, fusos horários, dados parciais ou conflitos de permissão. Consertar isso depois custa mais porque frequentemente afeta código, textos da UI e às vezes o modelo de dados.
Qualidade não requer suítes enormes de testes. Significa poder confiar no recurso em uso normal e sob estresse previsível. Um pequeno conjunto de cenários bem escolhidos dá essa confiança sem centenas de testes.
Uma definição prática de qualidade para recursos gerados a partir de prompts:
Esse é o motivo de transformar prompts em cenários de aceitação: pegar um pedido impreciso e convertê-lo em 5–10 checagens que trazem as regras ocultas à tona cedo. Você não está tentando testar tudo. Está tentando capturar as falhas que realmente ocorrem.
Se você constrói a partir de um prompt rápido em uma ferramenta vibe-coding como a Koder.ai, a saída pode parecer completa enquanto ainda pula regras de borda. Um conjunto enxuto de cenários força essas regras a serem nomeadas enquanto as mudanças ainda são baratas.
Um cenário de aceitação é uma descrição curta, em linguagem simples, de uma ação do usuário e do resultado que ele deve ver.
Fique na superfície: o que o usuário pode fazer e o que o produto mostra ou altera. Evite detalhes internos como tabelas de banco, chamadas de API, jobs em background ou qual framework foi usado. Esses detalhes podem importar depois, mas tornam os cenários frágeis e mais difíceis de concordar.
Um bom cenário também é independente. Deve ser fácil de rodar amanhã em um ambiente limpo, sem depender de outro cenário ter sido executado antes. Se um cenário depende de um estado prévio, diga isso claramente na configuração (por exemplo, “o usuário já tem uma assinatura ativa”).
Muitas equipes usam Given–When–Then porque força clareza sem transformar cenários em uma especificação completa.
Um cenário geralmente está “feito” quando tem um objetivo, um estado inicial claro, uma ação concreta e um resultado visível. Deve ser binário: qualquer pessoa da equipe pode dizer “passou” ou “falhou” após rodá-lo.
Exemplo: “Dado um usuário autenticado sem método de pagamento salvo, quando ele escolhe Pro e confirma o pagamento, então ele vê uma mensagem de sucesso e o plano aparece como Pro em sua conta.”
Se você está construindo em um construtor orientado a chat como Koder.ai, mantenha a mesma regra: teste o comportamento do app gerado (o que o usuário experimenta), não como a plataforma produziu o código.
O melhor formato é aquele que as pessoas irão escrever e ler. Se metade da equipe usa narrativas longas e a outra metade escreve bullets curtos, você terá lacunas, duplicatas e discussões sobre redação em vez de qualidade.
Given–When–Then funciona bem quando o recurso é interativo e com estado. Uma tabela simples funciona bem quando você tem regras de entrada-saída e muitos casos similares.
Se sua equipe estiver dividida, escolha um formato por 30 dias e ajuste depois. Se os revisores continuarem perguntando “o que significa sucesso?”, isso normalmente é um sinal para migrar para Given–When–Then. Se os cenários ficarem verbosos, uma tabela pode ser mais fácil de escanear.
Independentemente da escolha, padronize. Mantenha os mesmos títulos, o mesmo tempo verbal e o mesmo nível de detalhe. Também concordem sobre o que não incluir: detalhes visuais pixel-perfect, implementação interna e conversa sobre banco de dados. Cenários devem descrever o que um usuário vê e o que o sistema garante.
Coloque cenários onde o trabalho já acontece e mantenha-os perto do recurso.
Opções comuns incluem armazená-los ao lado do código do produto, nos tickets sob uma seção “Acceptance scenarios”, ou em um espaço de documento compartilhado com uma página por recurso. Se você usa Koder.ai, também pode manter cenários em Planning Mode para que fiquem com o histórico de build, snapshots e pontos de rollback.
O importante é torná-los pesquisáveis, ter uma única fonte da verdade e exigir cenários antes de considerar o desenvolvimento como “iniciado”.
Comece reescrevendo o prompt como um objetivo do usuário mais uma linha de chegada clara. Use uma frase para o objetivo (quem quer o quê) e depois 2–4 critérios de sucesso que você pode verificar sem discutir. Se você não consegue apontar um resultado visível, ainda não tem um teste.
Em seguida, separe o prompt em entradas, saídas e regras. Entradas são o que o usuário fornece ou seleciona. Saídas são o que o sistema mostra, salva, envia ou bloqueia. Regras são os “somente se” e “deve” escondidos entre as linhas.
Depois verifique de que o recurso depende antes de funcionar. É aí que se escondem lacunas: dados obrigatórios, papéis de usuário, permissões, integrações e estados do sistema. Por exemplo, se você está construindo um app na Koder.ai, deixe claro se o usuário precisa estar logado, ter um projeto criado ou cumprir requisitos de plano ou acesso antes de a ação ocorrer.
Agora escreva o menor conjunto de cenários que prove que o recurso funciona: geralmente 1–2 happy paths e 4–8 casos de borda. Mantenha cada cenário focado em uma razão pela qual ele pode falhar.
Bons casos de borda para escolher (apenas o que cabe no prompt): entrada faltando ou inválida, mismatch de permissão, conflitos de estado como “já enviado”, problemas com dependências externas como timeouts, e comportamento de recuperação (erros claros, retry seguro, sem salvamento parcial).
Termine com um rápido “o que pode dar errado?”. Procure falhas silenciosas, mensagens confusas e lugares onde o sistema poderia gravar dados errados.
Um cenário de happy path é a rota mais curta e normal onde tudo dá certo. Se você mantê-lo propositalmente sem firulas, ele vira uma baseline confiável que torna os casos de borda mais fáceis de detectar depois.
Nomeie o usuário padrão e os dados padrão. Use um papel real, não apenas “Usuário”: “Cliente autenticado com email verificado” ou “Admin com permissão para editar cobrança.” Então defina os menores dados de exemplo que fazem sentido: um projeto, um item na lista, um método de pagamento salvo. Isso mantém os cenários concretos e reduz suposições ocultas.
Escreva o caminho mais curto para o sucesso primeiro. Remova passos opcionais e fluxos alternativos. Se o recurso for “Criar uma tarefa”, o happy path não deve incluir filtragem, ordenação ou edição após a criação.
Uma forma simples de manter enxuto é confirmar quatro coisas:
Depois adicione uma variante que mude apenas uma variável. Escolha a variável mais provável de quebrar depois, como “título longo” ou “usuário sem itens existentes”, mantendo todo o resto idêntico.
Exemplo: se o prompt diz “Adicionar um toast ‘Snapshot created’ após salvar um snapshot”, o happy path é: o usuário clica em Criar Snapshot, vê um estado de carregamento, recebe “Snapshot created” e o snapshot aparece na lista com o timestamp correto. Uma variante de uma variável poderia ser o mesmo fluxo, mas com nome em branco e uma regra clara de nome padrão.
Casos de borda são onde a maioria dos bugs se esconde, e você não precisa de uma suíte enorme para encontrá-los. Para cada prompt de recurso, escolha um pequeno conjunto que reflita comportamento real e modos reais de falha.
Categorias comuns para puxar:
Nem todo recurso precisa de todas as categorias. Uma caixa de busca se preocupa mais com entrada; um fluxo de pagamento se preocupa mais com integração e dados.
Escolha casos de borda que casem com risco: alto custo de falha (dinheiro, segurança, privacidade), alta frequência, fluxos fáceis de quebrar, bugs passados conhecidos ou problemas difíceis de detectar depois.
Exemplo: para “usuário altera plano de assinatura”, cenários que costumam valer a pena são expiração de sessão no checkout, duplo clique em “Confirmar” e timeout do provedor de pagamento que deixa o plano inalterado enquanto mostra uma mensagem clara.
Prompt de recurso (linguagem natural):
“Quando eu quebrar algo, eu quero reverter meu app para um snapshot anterior para que a última versão funcionando fique ativa novamente.”
Abaixo há um conjunto compacto de cenários. Cada cenário é curto, mas define um resultado.
S1 [Must-have] Reverter para o snapshot mais recente
Dado que estou logado e sou dono do app
Quando escolho “Rollback” e confirmo
Então o app faz o deploy do snapshot anterior e o status do app mostra a nova versão como ativa
S2 [Must-have] Reverter para um snapshot específico
Dado que estou vendo a lista de snapshots do meu app
Quando seleciono o snapshot “A” e confirmo o rollback
Então o snapshot “A” vira a versão ativa e eu consigo ver quando ele foi criado
S3 [Must-have] Não autorizado (auth)
Dado que estou logado mas não tenho acesso a este app
Quando tento reverter
Então vejo um erro de acesso e nenhum rollback é iniciado
S4 [Must-have] Snapshot não encontrado (validação)
Dado que o ID do snapshot não existe (ou foi deletado)
Quando tento reverter para ele
Então recebo uma mensagem clara “snapshot não encontrado”
S5 [Must-have] Envio duplo (duplicatas)
Dado que eu clico em “Confirm rollback” duas vezes rapidamente
Quando a segunda requisição é enviada
Então somente um rollback é executado e eu vejo um único resultado
S6 [Must-have] Falha na implantação (erros)
Dado que o rollback começou
Quando a implantação falha
Então a versão atualmente ativa permanece no ar e o erro é mostrado
S7 [Nice-to-have] Timeout ou conexão perdida
Dado que minha conexão cai no meio do rollback
Quando eu recarrego a página
Então eu consigo ver se o rollback ainda está em execução ou terminou
S8 [Nice-to-have] Já está naquele snapshot
Dado que o snapshot “A” já está ativo
Quando tento reverter para o snapshot “A”
Então sou informado que nada mudou e nenhum novo deploy é iniciado
Cada cenário responde três perguntas: quem faz, o que eles fazem e o que precisa ser verdade depois.
O objetivo não é “testar tudo”. O objetivo é cobrir os riscos que prejudicariam usuários, sem criar um monte de cenários que ninguém roda.
Um truque prático é rotular cenários pelo uso esperado:
Limite-se a um cenário por risco distinto. Se dois cenários falham pela mesma razão, provavelmente você só precisa de um. “Formato de email inválido” e “email ausente” são riscos diferentes. Mas “email ausente no Passo 1” e “email ausente no Passo 2” podem ser o mesmo risco se a regra for idêntica.
Também evite duplicar passos de UI em muitos cenários. Mantenha as partes repetidas curtas e foque no que muda. Isso importa ainda mais ao construir em uma ferramenta orientada a chat como a Koder.ai, porque a UI pode mudar enquanto a regra de negócio permanece.
Por fim, decida o que checar agora vs depois. Alguns checks são melhores manuais no começo, depois automatizados quando o recurso estabilizar:
Um cenário deve te proteger de surpresas, não descrever como a equipe planeja construir o recurso.
O erro mais comum é transformar um objetivo do usuário em um checklist técnico. Se o cenário diz “API retorna 200” ou “tabela X tem coluna Y”, ele te prende a um design e ainda não prova que o usuário obteve o que precisava.
Outro problema é combinar múltiplos objetivos em um cenário longo. Parece uma jornada completa, mas quando falha, ninguém sabe a causa. Um cenário deve responder uma pergunta.
Cuidado com casos de borda que parecem inteligentes mas não são reais. “Usuário tem 10 milhões de projetos” ou “rede cai a cada 2 segundos” raramente batem com produção e são difíceis de reproduzir. Escolha casos de borda que você consiga montar em minutos.
Também evite resultados vagos tipo “funciona”, “sem erros” ou “completou com sucesso”. Essas palavras escondem o resultado exato que você precisa verificar.
Se você estiver construindo algo como o recurso de “exportar código-fonte” do Koder.ai, um cenário fraco é: “Quando o usuário clica em exportar, o sistema zipa o repo e retorna 200.” Isso testa uma implementação, não a promessa.
Um cenário melhor é: “Dado um projeto com dois snapshots, quando o usuário exporta, então o download contém o código do snapshot atual e o log de exportação registra quem exportou e quando.”
Não esqueça os caminhos de ‘não’: “Dado um usuário sem permissão de exportar, quando tenta exportar, então a opção está oculta ou bloqueada, e nenhum registro de exportação é criado.” Uma linha pode proteger segurança e integridade de dados.
Antes de tratar um conjunto como “pronto”, leia-o como um usuário chato e como um banco de dados. Se você não consegue dizer o que precisa ser verdade antes do teste começar, ou o que é “sucesso”, ainda não está pronto.
Um bom conjunto é pequeno mas específico. Você deveria conseguir entregá-lo a alguém que não escreveu o recurso e obter os mesmos resultados. Use esta revisão rápida para aprovar (ou devolver) cenários:
Se você gera cenários em um builder baseado em chat como o Koder.ai, exija o mesmo padrão: nada de “funciona como esperado”. Peça saídas observáveis e mudanças persistidas, e aprove apenas o que você pode verificar.
Torne a escrita de cenários uma etapa real no seu processo, não uma limpeza ao final.
Escreva cenários antes do início da implementação, enquanto o recurso ainda é barato de mudar. Isso força a equipe a responder perguntas incômodas cedo: o que significa “sucesso”, o que acontece em entradas ruins e o que vocês não vão suportar ainda.
Use cenários como sua definição compartilhada de “feito”. Produto possui a intenção, QA possui o pensamento de risco, e engenharia possui a viabilidade. Quando os três conseguem ler o mesmo conjunto de cenários e concordar, você evita enviar algo que está “terminado” mas não é aceitável.
Um fluxo que funciona na maioria das equipes:
Se você está construindo no Koder.ai (koder.ai), redigir cenários primeiro e então usar Planning Mode pode ajudar a mapear cada cenário para telas, regras de dados e resultados visíveis antes de gerar ou editar código.
Para mudanças arriscadas, tire um snapshot antes de começar a iterar. Se um novo caso de borda quebrar um fluxo que funcionava, reverter pode salvar horas desatando efeitos colaterais.
Mantenha cenários ao lado do pedido de recurso (ou dentro do mesmo ticket) e trate-os como requisitos versionados. Quando prompts evoluem, o conjunto de cenários deve evoluir junto, ou seu “feito” vai se afastar sem perceber.
Comece com uma frase que declare o objetivo do usuário e a linha de chegada.
Depois divida o prompt em:
A partir daí, escreva 1–2 happy paths mais 4–8 casos de borda que casem com riscos reais (permissões, duplicações, timeouts, dados faltando).
Porque prompts escondem suposições. Um prompt pode dizer “salvar”, mas não definir se isso significa rascunho vs publicado, o que acontece na falha ou quem tem permissão.
Cenários forçam a nomear as regras cedo, antes de você enviar bugs como envios duplicados, erros de permissão ou resultados inconsistentes.
Use Given–When–Then quando o recurso tiver estado e interação do usuário.
Use uma tabela simples de entrada/saída quando você tem muitas verificações de regras semelhantes.
Escolha um formato por um mês e padronize (mesmo tempo verbal, mesmo nível de detalhe). O melhor formato é o que sua equipe realmente vai usar.
Um bom cenário é:
Ele está “pronto” quando qualquer pessoa pode executá-lo e concordar com o resultado sem debate.
Concentre-se no comportamento observável:
Evite detalhes de implementação como tabelas de banco, códigos de resposta de API, jobs em background ou frameworks. Esses detalhes mudam com frequência e não provam que o usuário obteve o resultado desejado.
Escreva o caminho mais chato e normal onde tudo dá certo:
Depois verifique quatro coisas: tela/estado corretos, mensagem de sucesso clara, dados salvos e o usuário pode seguir para a próxima ação sensata.
Escolha casos de borda com base em risco e frequência:
Mire em , não em todas as variações possíveis.
Mantenha seguro e claro:
Um cenário de falha deve provar que o sistema não corrói dados nem engana o usuário.
Trate a saída do Koder.ai como qualquer outro app: teste o que o usuário vivencia, não como o código foi gerado.
Abordagem prática:
Armazene onde o trabalho já acontece e mantenha uma única fonte da verdade:
Se usar Koder.ai, mantenha cenários em Planning Mode para que fiquem ligados ao histórico de build. O mais importante: exija cenários antes de considerar o desenvolvimento iniciado.
