Lär dig skapa acceptanstester från prompts genom att omvandla varje funktionsförfrågan till 5–10 tydliga scenarier som täcker happy path och kantfall utan uppblåsta testsviter.
Chattliknande feature-prompts känns tydliga eftersom de läser som en konversation. Men de packar ofta val, regler och undantag i några få vänliga meningar. Glappen syns inte förrän någon använder funktionen på riktigt.
De flesta prompts förlitar sig tyst på antaganden: vem får utföra åtgärden, vad som räknas som “framgång” (sparad, skickad, publicerad, betald), vad som händer när data saknas, och vad användaren ska se när något går fel. De döljer också oklara standarder som vad “tillräckligt snabbt” eller “tillräckligt säkert” betyder.
Otydligheter dyker vanligtvis upp sent som buggar och omskrivningar. En utvecklare bygger det hen tror prompten menar, en granskare godkänner eftersom det ser rätt ut, och sedan stöter användare på udda fall: dubbla inlämningar, tidszoner, ofullständig data eller behörighetsfel. Att fixa detta senare kostar mer eftersom det ofta rör kod, UI-text och ibland datamodellen.
Kvalitet kräver inte enorma testramar. Det betyder att du kan lita på funktionen i normal användning och under förutsägbart tryck. En liten uppsättning välvalda scenarier ger dig det förtroendet utan hundratals tester.
En praktisk definition av kvalitet för funktioner byggda från prompts:
Det är poängen med att förvandla prompts till acceptansscenarier: ta en diffus begäran och gör 5–10 kontroller som lyfter fram de dolda reglerna tidigt. Du försöker inte testa allt. Du försöker fånga de fel som faktiskt händer.
Om du bygger från en snabb prompt i ett vibe-kodverktyg som Koder.ai kan resultatet se komplett ut samtidigt som kanterna saknas. En snäv scenariomängd tvingar dessa regler att namnges medan förändringar fortfarande är billiga.
Ett acceptanstest-scenario är en kort, vardagligt formulerad beskrivning av en användaråtgärd och resultatet de ska se.
Håll dig på ytan: vad användaren kan göra, och vad produkten visar eller ändrar. Undvik interna detaljer som databastabeller, API-anrop, bakgrundsjobb eller vilken ramverk som används. De detaljerna kan bli viktiga senare, men de gör scenarier sköra och svårare att komma överens om.
Ett bra scenario är också oberoende. Det ska vara enkelt att köra imorgon i en ren miljö, utan att vara beroende av att ett annat scenario körts först. Om ett scenario beror på tidigare tillstånd, säg det tydligt i uppsättningen (till exempel “användaren har redan en aktiv prenumeration”).
Många team använder Given–When–Then eftersom det tvingar fram tydlighet utan att göra scenarierna till en full spec.
Ett scenario är vanligtvis “klart” när det har ett mål, ett klart starttillstånd, en konkret åtgärd och ett synligt resultat. Det ska vara binärt: vem som helst i teamet ska kunna säga “godkänt” eller “underkänt” efter att ha kört det.
Exempel: “Givet en inloggad användare utan sparad betalningsmetod, när hen väljer Pro och bekräftar betalning, så ser hen ett lyckat meddelande och planen visas som Pro i sitt konto.”
Om du bygger i en chattförst-verktyg som Koder.ai, håll samma regel: testa beteendet i den genererade appen (vad användaren upplever), inte hur plattformen producerade koden.
Det bästa formatet är det som folk faktiskt skriver och läser. Om halva teamet använder långa berättelser och andra halvan korta punkter, får du luckor, dubbletter och ordningsgräl istället för kvalitet.
Given–When–Then fungerar bra när funktionen är interaktiv och tillståndsberoende. En enkel tabell fungerar bra när du har in-/ut-regler och många liknande fall.
Om teamet är delat, välj ett format i 30 dagar och justera sedan. Om granskare hela tiden frågar “vad räknas som framgång?”, är det ofta ett tecken på att gå mot Given–When–Then. Om scenarier blir ordrika kan en tabell vara lättare att skumma igenom.
Oavsett vad ni väljer, standardisera det. Ha samma rubriker, samma tempus och samma detaljnivå. Kom också överens om vad som inte ska ingå: pixelperfekta UI-detaljer, intern implementation och databasprat. Scenarier ska beskriva vad en användare ser och vad systemet garanterar.
Lägg scenarier där arbetet redan händer och håll dem nära funktionen.
Vanliga alternativ är att spara dem intill produktkoden, i era tickets under en sektion “Acceptance scenarios”, eller i ett delat dokument med en sida per funktion. Om du använder Koder.ai kan du också behålla scenarier i Planning Mode så de följer med bygghistoriken tillsammans med snapshots och rollback-punkter.
Nyckeln är att göra dem sökbara, ha en källa till sanning och kräva scenarier innan utveckling anses “startad”.
Börja med att skriva om prompten som ett användarmål plus en tydlig mållinje. Använd en mening för målet (vem vill vad), följt av 2–4 framgångskriterier du kan verifiera utan att bråka. Om du inte kan peka på ett synligt utfall har du ingen test än.
Dela sedan prompten i indata, utdata och regler. Indata är vad användaren lämnar eller väljer. Utdata är vad systemet visar, sparar, skickar eller blockerar. Regler är “bara om” och “måste”-uttalandena som ligger mellan raderna.
Kolla sedan vad funktionen är beroende av innan den kan fungera. Här gömmer sig ofta scenariogapen: nödvändig data, användarroller, behörigheter, integrationer och systemtillstånd. Till exempel, om du bygger en app i Koder.ai, ange om användaren måste vara inloggad, ha ett projekt skapat eller uppfylla plan/åtkomstkrav innan åtgärden kan ske.
Skriv nu den minsta uppsättning scenarier som bevisar att funktionen fungerar: vanligtvis 1–2 happy paths och 4–8 kantfall. Håll varje scenario fokuserat på en anledning till att det kan misslyckas.
Bra kantfall att välja (bara vad som passar prompten): saknad eller ogiltig indata, behörighetsmismatch, tillståndskonflikter som “redan inlämnat”, externa beroendeproblem som timeouts, och återhämtningsbeteende (tydliga fel, säker retry, ingen partiell sparning).
Avsluta med en snabb “vad kan gå fel?”-genomgång. Leta efter tysta fel, förvirrande meddelanden och platser där systemet kan skapa felaktiga data.
Ett happy path-scenario är den kortaste, mest normala vägen där allt går rätt. Om du avsiktligt håller det tråkigt blir det en tillförlitlig baslinje som gör det enklare att upptäcka kantfall senare.
Namnge standardanvändaren och standarddatan. Använd en verklig roll, inte bara “Användare”: “Inloggad kund med verifierad e-post” eller “Admin med rättighet att redigera fakturering.” Definiera sedan minsta exempeldata som behövs: ett projekt, ett objekt i en lista, ett sparat betalningskort. Det håller scenarier konkreta och minskar dolda antaganden.
Skriv den kortaste vägen till framgång först. Ta bort valfria steg och alternativa flöden. Om funktionen är “Skapa en uppgift”, bör happy path inte inkludera filtrering, sortering eller redigering efter skapande.
Ett enkelt sätt att hålla det tight är att bekräfta fyra saker:
Lägg sedan till en variant som ändrar bara en variabel. Välj den variabel som mest sannolikt går sönder senare, som “rubriken är lång” eller “användaren har inga befintliga objekt”, och håll allt annat identiskt.
Exempel: om din prompt säger “Lägg till en ‘Snapshot created’-toast efter att ha sparat en snapshot”, är happy path: användaren klickar Create Snapshot, ser ett laddningsläge, får “Snapshot created” och snapshoten syns i listan med rätt tidsstämpel. En envariabelvariant kan vara samma steg men med ett tomt namn och en tydlig standardnamnsregel.
Kantfall är där de flesta buggar gömmer sig, och du behöver inte en enorm testsvit för att fånga dem. För varje feature-prompt, välj en liten uppsättning som speglar verkligt beteende och verkliga feltyper.
Vanliga kategorier att dra från:
Inte varje funktion behöver varje kategori. En sökruta bryr sig mer om indata. Ett betalflöde bryr sig mer om integration och data.
Välj kantfall som matchar risk: hög kostnad vid fel (pengar, säkerhet, integritet), hög frekvens, lätt att gå sönder, tidigare kända buggar eller problem som är svåra att upptäcka i efterhand.
Exempel: för “användaren ändrar prenumerationsplan” betalar scenarier ofta tillbaka sig: session utgår i kassan, dubbelklick på “Bekräfta”, och en betalleverantörstimeout som lämnar planen oförändrad samtidigt som ett tydligt meddelande visas.
Exempelfeature-prompt (i klartext):
“När jag bryter något vill jag rulla tillbaka min app till en tidigare snapshot så senaste fungerande version är live igen.”
Nedanför finns en kompakt scenariomängd. Varje scenario är kort men fastställer ett utfall.
S1 [Måste-ha] Rulla tillbaka till senaste snapshot
Givet att jag är inloggad och äger appen
När jag väljer “Rollback” och bekräftar
Så deployas den tidigare snapshoten och appens status visar den nya versionen som aktiv
S2 [Måste-ha] Rulla tillbaka till en specifik snapshot
Givet att jag tittar på snapshot-listan för min app
När jag väljer snapshot “A” och bekräftar rollback
Så blir snapshot “A” den aktiva versionen och jag kan se när den skapades
S3 [Måste-ha] Ej tillåtet (auth)
Givet att jag är inloggad men inte har åtkomst till den här appen
När jag försöker rulla tillbaka
Så ser jag ett åtkomstfel och ingen rollback startas
S4 [Måste-ha] Snapshot hittas inte (validering)
Givet att ett snapshot-ID inte finns (eller raderats)
När jag försöker rulla tillbaka till det
Så får jag ett tydligt “snapshot hittades inte”-meddelande
S5 [Måste-ha] Dubbelinlämning (dubbletter)
Givet att jag klickar “Bekräfta rollback” två gånger snabbt
När den andra förfrågan skickas
Så körs bara en rollback och jag ser ett enda resultat
S6 [Måste-ha] Deploy-fel (felhantering)
Givet att rollback startar
När deploy misslyckas
Så förblir den aktuella aktiva versionen live och felet visas
S7 [Bra att ha] Timeout eller tappad anslutning
Givet att min anslutning bryts mitt i rollback
När jag laddar om sidan
Så kan jag se om rollback fortfarande körs eller är klar
S8 [Bra att ha] Redan på den snapshoten
Givet att snapshot “A” redan är aktiv
När jag försöker rulla tillbaka till snapshot “A”
Så får jag veta att inget förändrades och ingen ny deployment startas
Varje scenario svarar på tre frågor: vem gör det, vad de gör, och vad som måste vara sant efteråt.
Målet är inte “testa allt”. Målet är att täcka de risker som skulle skada användare, utan att skapa en hög med scenarier ingen kör.
Ett praktiskt trick är att märka scenarier efter hur ni förväntar er använda dem:
Begränsa dig till ett scenario per distinkt risk. Om två scenarier misslyckas av samma anledning behöver du troligen bara ett. “Ogiltigt e-postformat” och “saknad e-post” är olika risker. Men “saknad e-post i Steg 1” och “saknad e-post i Steg 2” kan vara samma risk om regeln är identisk.
Undvik också att duplicera UI-steg över många scenarier. Håll de upprepade delarna korta och fokusera på det som ändras. Detta är ännu viktigare när du bygger i ett chattbaserat verktyg som Koder.ai, eftersom UI kan skifta medan affärsregeln förblir densamma.
Bestäm slutligen vad som ska kontrolleras nu vs senare. Vissa kontroller är bättre manuella först, sedan automatisera när funktionen stabiliserats:
Ett scenario ska skydda dig mot överraskningar, inte beskriva hur teamet tänker bygga funktionen.
Vanligaste felet är att förvandla ett användarmål till en teknisk checklista. Om scenariot säger “API returnerar 200” eller “tabell X har kolumn Y”, låser det fast en design och bevisar fortfarande inte att användaren fick vad hen behövde.
Ett annat problem är att kombinera flera mål i ett långt scenario. Det läser som en hel resa, men när det misslyckas vet ingen varför. Ett scenario bör besvara en fråga.
Var försiktig med kantfall som låter smarta men inte är verkliga. “Användaren har 10 miljoner projekt” eller “nätverket bryts varannan sekund” stämmer sällan med produktion och är svåra att reproducera. Välj kantfall du kan sätta upp på några minuter.
Undvik också vaga utfall som “fungerar”, “inga fel” eller “slutförs framgångsrikt”. Dessa ord döljer exakt vad du måste verifiera.
Om du bygger något som Koder.ai:s “export source code”-funktion, är ett svagt scenario: “När användaren klickar export, zippar systemet repot och returnerar 200.” Det testar en implementation, inte löftet.
Ett bättre scenario är: “Givet ett projekt med två snapshots, när användaren exporterar, så innehåller nedladdningen den nuvarande snapshotens kod och exportloggen registrerar vem som exporterade och när.”
Glöm inte “nej”-vägarna: “Givet en användare utan exportbehörighet, när hen försöker exportera, så är alternativet dolt eller blockerat, och ingen exportlogg skapas.” En rad kan skydda både säkerhet och dataintegritet.
Innan du behandlar en scenariomängd som “klar”, läs den som en petig användare och som en databas.
Om du inte kan säga vad som måste vara sant innan testet startar, eller vad “framgång” ser ut som, är den inte redo.
En bra uppsättning är liten men specifik. Du ska kunna lämna den till någon som inte skrev funktionen och få samma resultat.
Använd denna snabba genomgång för att godkänna (eller skicka tillbaka) scenarierna:
Om du genererar scenarier i en chattbaserad builder som Koder.ai, håll samma standard: inga vaga “fungerar som förväntat.” Be om observerbara utdata och sparade förändringar, och godkänn bara det du kan verifiera.
Gör scenarieskrivning till ett verkligt steg i din process, inte en städuppgift i slutet.
Skriv scenarier innan implementationen startar, medan funktionen fortfarande är billig att ändra. Det tvingar teamet att svara på de obekväma frågorna tidigt: vad “framgång” betyder, vad som händer vid dålig indata, och vad ni inte kommer stödja ännu.
Använd scenarier som er gemensamma definition av “klart”. Produkt äger intent, QA äger risktänkandet och engineering äger genomförbarheten. När alla tre kan läsa samma scenariomängd och vara överens undviker ni att skicka något som är “färdigt” men oacceptabelt.
Ett arbetsflöde som håller i de flesta team:
Om du bygger i Koder.ai, att skriva scenarier först och sedan använda Planning Mode kan hjälpa dig att kartlägga varje scenario till skärmar, dataregler och användar-observerbara utfall innan du genererar eller redigerar kod.
För riskfyllda ändringar: ta en snapshot innan du börjar iterera. Om ett nytt kantfall bryter ett fungerande flöde kan rollback spara dig en dags trassel.
Behåll scenarierna intill feature-förfrågan (eller i samma ticket) och behandla dem som versionsbara krav. När prompts utvecklas ska scenariomängden utvecklas med dem, annars glider din definition av “klart” tyst bort.
Börja med en mening som uttrycker användarmålet och mållinjen.
Bryt sedan ner prompten i:
Därifrån skriver du 1–2 happy paths plus 4–8 kantfall som matchar verkliga risker (behörigheter, dubbletter, timeouts, saknade data).
För att prompts ofta döljer antaganden. En prompt kan säga “spara”, men definierar kanske inte utkast vs publicerat, vad som händer vid fel eller vem som får utföra åtgärden.
Scenarier tvingar dig att namnge reglerna tidigt, innan du skickar buggar som dubbla inlämningar, behörighetskonflikter eller inkonsekventa resultat.
Använd Given–When–Then när funktionen är interaktiv och tillståndsberoende.
Använd en enkel in-/ut-tabell när du har många liknande regelkontroller.
Välj ett format i en månad och standardisera (samma tempus, detaljnivå). Det bästa formatet är det teamet verkligen använder.
Ett bra scenario är:
Det är "klart" när vem som helst kan köra det och komma överens om resultatet utan diskussion.
Fokusera på observerbart beteende:
Undvik implementationsdetaljer som databas-tabeller, API-responskoder, bakgrundsjobb eller ramverk. De ändras ofta och bevisar inte att användaren fick det resultat som behövdes.
Skriv den mest tråkiga, normala vägen där allt fungerar:
Verifiera fyra saker: rätt skärm/tillstånd, tydligt framgångsmeddelande, data sparas, och användaren kan fortsätta till nästa rimliga åtgärd.
Välj kantfall baserat på risk och frekvens:
Sikta på , inte alla variationer.
Håll det säkert och tydligt:
Ett fel-scenario ska bevisa att systemet inte korruptar data eller vilseleder användaren.
Behandla Koder.ai-output som vilken annan app som helst: testa vad användaren upplever, inte hur koden genererades.
Praktiskt tillvägagångssätt:
Spara dem där arbetet redan händer och ha en källa till sanning:
Om du använder Koder.ai, behåll scenarier i Planning Mode så de håller sig kopplade till bygghistoriken. Viktigast: kräva scenarier innan utveckling anses startad.
