การทดสอบแอปที่สร้างจากแชท: ทดสอบอะไรแรกและข้ามอะไรได้

ทำไมแอปที่สร้างโดยแชทมักพังในรูปแบบที่คาดเดาได้

โค้ดที่สร้างจากแชทมักล้มเหลวในจุดเดียวกัน เพราะโค้ดมักประกอบด้วยชิ้นส่วนที่ดูถูกต้องแต่ไม่เคยถูกบังคับให้ลงรอยกัน ฟีเจอร์ส่วนใหญ่ทำงานบนเส้นทางที่สมหวัง แต่จะพังเมื่อผู้ใช้จริงคลิกเร็วขึ้น ส่งข้อมูลแปลก ๆ หรือใช้ไคลเอนต์รุ่นเก่า

ความเสี่ยงมากอยู่ที่ glue code: ชิ้นเล็กๆ ที่เชื่อมหน้าจอกับการเรียก API แปลงการตอบกลับของ API เป็นสถานะ UI และเปลี่ยนข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนให้เป็นการเขียนฐานข้อมูล ส่วนเหล่านี้น่าเบื่อจึงได้รับความสนใจน้อย แต่ควบคุมการไหลของทั้งแอป

การถดถอยมักอยู่รอบขอบเขตที่สองส่วนต้องแชร์สัญญากัน UI คาดหวังรูปแบบหนึ่ง แต่ API ส่งอีกรูปแบบ API คาดว่าฐานข้อมูลจะรับค่า แล้ว constraint ปฏิเสธค่า หรือชั้นหนึ่งเปลี่ยนชื่อ ประเภท หรือค่าเริ่มต้น และชั้นอื่นไม่ตาม

จุดล้มเหลวเดียวกันปรากฏซ้ำแล้วซ้ำเล่า:

• ขอบสถานะ UI (loading vs empty vs error, คลิกซ้ำ, ปุ่มย้อนกลับ, แคชเก่า)
• ช่องว่างการตรวจสอบ API (ฟิลด์หายไป, ชนิดผิด, enum ที่ไม่คาดคิด, การตรวจ auth/role)
• การเขียนฐานข้อมูล (การจัดการ null, unique constraints, ธรณีสัมพันธ์, อัปเดตบางส่วน)
• ปัญหาเวลาและลำดับ (retry, race condition, “สร้างแล้วดึง” flows)
• การไม่ตรงกันในการซีเรียลไลซ์ (วันที่, ID, ฟิลด์ที่เป็น option, ชื่อฟิลด์ข้ามเลเยอร์)

ความเร็วทำให้เรื่องนี้ชัดขึ้น แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai สนับสนุนการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว: คุณพรอมต์ รีเจน ไฟต์ แล้วไปต่อ นั่นเป็นจุดแข็ง แต่ก็หมายความว่าการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ เกิดขึ้นบ่อย และโอกาสที่ขอบเขตจะพังเพิ่มขึ้น เมื่อคุณส่งของเร็ว คุณต้องการเทสต์ที่รันเร็วและล้มดังเมื่อมีปัญหา

เป้าหมายคือความมั่นใจ ไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบ คุณไม่ได้พยายามพิสูจน์ว่าทุกบรรทัดถูกต้อง แต่พยายามจับการเปลี่ยนแปลงที่จะทำให้คุณอับอายในโปรดักชัน: ฟอร์มที่ไม่บันทึกอีกต่อไป, API ที่เริ่มปฏิเสธคำขอที่ควรถูกต้อง, หรือการอัปเดตฐานข้อมูลที่หยุดเขียนฟิลด์เงียบ ๆ

ความคาดหวังง่ายๆ ช่วยได้: ปกป้องสัญญาและเส้นทางผู้ใช้สำคัญก่อน ทุกอย่างอื่นรอได้จนกว่าจะพิสูจน์ว่ากระทบ

วิธี 80/20 ในการเลือกสิ่งที่ทดสอบก่อน

กับโค้ดที่สร้างจากแชท ความเสี่ยงใหญ่ที่สุดโดยทั่วไปไม่ใช่การคอมไพล์ แต่ว่าการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ทำให้พฤติกรรมที่คุณถือว่า “ชัดเจน” แตกหัก

เริ่มด้วยการตั้งชื่อความเสี่ยงสูงสุดของคุณด้วยภาษาง่ายๆ ถ้าบั๊กชนิดใดเกิดขึ้น ค่าใช้จ่ายจะพุ่งเร็ว:

• เงิน (การตั้งราคา การชำระเงิน เครดิต การนับ)
• สิทธิ์ (ใครสามารถเห็นหรือเปลี่ยนอะไรได้)
• การสูญหายของข้อมูล (ลบ เขียนทับ การย้ายข้อมูล การย้อนกลับ)
• ความพร้อมใช้งาน (การล็อกอิน หน้าแกนหลัก endpoints สำคัญ เวลาตอบ)

ถัดมา เลือกชุดการทดสอบเล็กที่สุดที่ครอบคลุมเส้นทางผู้ใช้จริงและสัญญา API ที่อยู่ข้างใต้ กฎดีๆ: หนึ่งเส้นทางสมหวังบวกหนึ่งกรณี “ข้อมูลแย่” สำหรับแต่ละฟลว์หลัก ตัวอย่าง “สร้าง item” ควรทดสอบสำเร็จและล้มเหลวการตรวจสอบ (ฟิลด์จำเป็นหาย) เพราะทั้งสองมักพังเมื่อพรอมต์เปลี่ยน

แล้วตัดสินใจว่าสิ่งใดต้องจับก่อน merge vs ก่อน release ก่อน merge ควรรวดเร็วและเชื่อถือได้ ก่อน release อาจช้ากว่าและกว้างกว่า

สเกลความสำคัญง่ายๆ ช่วยลดการถกเถียง:

• P0 (ต้องทดสอบ): บล็อกการ merge ถ้าล้มเหลว
• P1 (ควรทดสอบ): รันใน CI แต่แก้ได้ภายในวัน
• P2 (ควรมี): รันตามตารางหรือเมื่อทำ refactor

ตัวอย่างชัดเจน: ฟีเจอร์ “เปลี่ยนรหัสผ่าน” ในแอป React ที่มี Go API และไคลเอนต์ Flutter

P0: API ปฏิเสธรหัสผ่านอ่อน, API อัปเดตรหัสผ่านที่เก็บแล้ว และทั้งสองไคลเอนต์แสดงข้อความข้อผิดพลาดเมื่อล้มเหลว

P1: rate limiting และ session expiry

P2: สถานะ UI แบบ pixel-perfect

หากคุณทดสอบแอปที่สร้างจากแชท (รวมโปรเจกต์ในเครื่องมืออย่าง Koder.ai) เลนส์ 80/20 นี้ช่วยหลีกเลี่ยงการทดสอบเปราะบางหลายสิบรายการที่ยังพลาดความล้มเหลวที่ผู้ใช้รู้สึกจริง

Unit tests ใน React ที่จับการถดถอยได้มากที่สุด

การถดถอยใน React มักมาจากสองที่: ความผิดพลาดเชิงตรรกะเล็กๆ (การปั้นข้อมูล, การตรวจสอบความถูกต้อง) และสถานะ UI ที่ไม่ตรงกับความจริง (loading, error, ปุ่มปิด) เริ่มจากที่ความล้มเหลวทำร้ายผู้ใช้

เริ่มจาก logic บริสุทธิ์ (ถูกและส่งสัญญาณชัด)

ถ้าฟังก์ชันมีอินพุตและเอาต์พุตชัดเจน ให้ทดสอบก่อน UI การทดสอบพวกนี้เร็วจนน่าจะไม่ flake และปกป้องคุณจากการเปลี่ยนแปลงบรรทัดเดียวที่พังเยอะ

เป้าหมายแรกที่ดี: formatter วันที่/สกุลเงิน, validator ฟิลด์, mapping response ของ API เป็น view models, และ reducers หรือ state machines ที่ขับหน้าจอ

หลังจากนั้น เขียน component tests สองสามชิ้นสำหรับหน้าจอที่ผู้คนใช้ทำงาน แทน snapshot ผิวเผินจำนวนมาก ให้ใช้การทดสอบไม่กี่ชิ้นที่ทำเหมือนผู้ใช้: พิมพ์ในฟอร์ม คลิกปุ่ม และยืนยันสิ่งที่ผู้ใช้เห็น

เน้นสถานะ UI ที่มักพัง: การตรวจสอบฟอร์มและพฤติกรรมการส่ง, สถานะ disabled (รวมการป้องกันการส่งซ้ำ), loading และ retry, การแสดงข้อผิดพลาด, และสถานะ empty vs results

สำหรับทุกอย่างที่คุยกับเครือข่าย ให้ม็อกที่ขอบเขต ถือไคลเอนต์ API ของคุณเป็น seam: ยืนยันรูปแบบคำขอ (method, path, query params สำคัญ และ payload) แล้วส่งการตอบกลับที่สมจริงกลับไปยังคอมโพเนนต์ นี่ช่วยจับการ drift ของสัญญาเร็ว โดยเฉพาะเมื่อแบ็กเอนด์ถูกสร้างหรือแก้ไขอย่างรวดเร็ว

กฎข้อหนึ่งที่ให้ผลเสมอ: ทุกครั้งที่คุณแก้บั๊ก ให้เพิ่มการทดสอบหนึ่งอันที่จะล้มถ้าบั๊กกลับมา ตัวอย่าง ถ้าหน้าที่สร้างโดย Koder.ai เคยส่ง userId แทน id ให้เพิ่มเทสต์ยืนยันคีย์ใน payload ขาออกก่อนจะไปต่อ

Unit tests ใน Go ที่ให้ผลเร็ว

Handlers ของ Go อาจดูถูกต้องแต่แอบมีช่องว่างเชิงตรรกะเล็กๆ ที่กลายเป็นบั๊กจริง ผลลัพธ์เร็วที่สุดมาจากการทดสอบที่ตรึงอินพุต สิทธิ์ และกฎที่เปลี่ยนแปลงข้อมูล

สิ่งที่ต้องล็อกลงก่อน

เริ่มจากการตรวจสอบคำขอ โค้ดที่สร้างจากแชทอาจรับสตริงว่าง เพิกเฉยความยาวสูงสุด หรือใช้ค่าเริ่มต้นผิด เขียนเทสต์ที่เรียก handler (หรือฟังก์ชันตรวจสอบที่มันใช้) ด้วย payload แย่ๆ และยืนยัน 400 พร้อม error ที่เป็นประโยชน์

ถัดมา ล็อก auth และสิทธิ์ที่ขอบ การถดถอยทั่วไปคือ “auth มีอยู่แต่ role ผิดยังอัปเดตได้” ทดสอบเส้นทางสมหวังและกรณี forbidden โดยสร้าง request ที่มี user context แล้วเรียก handler หรือ middleware

จากนั้นมุ่งที่กฎธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงข้อมูล Create, update, delete และ endpoints ที่ idempotent (เช่น “create if not exists”) สมควรมีการทดสอบแน่น นี่คือจุดที่ refactor เล็กๆ อาจทำให้เกิด duplicates, ข้ามสถานะที่จำเป็น, หรือเขียนทับฟิลด์ที่ควร immutable

ทำให้การแม็ปข้อผิดพลาดชัดเจน API ของคุณควรแปลความล้มเหลวทั่วไปเป็น status codes ที่ถูกต้อง: bad input (400), not found (404), conflict (409), และ unexpected errors (500) unit tests ควรยืนยันทั้ง status และรูปแบบข้อผิดพลาดให้คงที่เพื่อไคลเอนต์จะไม่พัง

การตรวจสอบที่ได้ ROI สูงให้ครอบคลุมเร็ว: ฟิลด์จำเป็นและค่าเริ่มต้น, การตรวจสิทธิ์ตาม role, idempotency, และการแม็ปที่ชัดเจนระหว่างความล้มเหลวทั่วไปกับ status codes

Table-driven tests ทำให้ edge cases อ่านง่าย:

tests := []struct{
  name string
  body string
  wantStatus int
}{
  {"missing name", `{"name":""}`, 400},
  {"too long", `{"name":"aaaaaaaaaaaaaaaa"}`, 400},
}

Unit tests ใน Flutter ที่ป้องกันความประหลาดใจฝั่งไคลเอนต์

บั๊กใน Flutter ที่สร้างจากแชทมักมาจากสมมติฐานฝั่งไคลเอนต์เล็กๆ: ฟิลด์ที่บางครั้งเป็น null, วันที่มาถึงในรูปแบบต่างกัน, หรือหน้าจอติดอยู่ในสถานะ loading หลัง retry การทดสอบโฟกัสไม่กี่ชิ้นสามารถจับส่วนใหญ่ก่อนกลายเป็นตั๋วซัพพอร์ต

เริ่มจากการแม็ปข้อมูล ความเสี่ยงใหญ่คือขอบระหว่าง JSON และโมเดล Dart เขียนเทสต์ที่ป้อน payload ที่ดูเหมือนจริงเข้า fromJson และยืนยันว่าคุณจัดการฟิลด์หายไป คีย์เปลี่ยนชื่อ และค่าผิดปกติได้ Enums และวันที่มักเป็นตัวร้าย: ค่า enum ใหม่ไม่ควรทำให้แอปครัช และการพาร์สควรล้มอย่างปลอดภัย (พร้อม error ชัดเจน) แทนที่จะให้ค่าไม่ถูกต้องเงียบๆ

ถัดมา ทดสอบการเปลี่ยนสถานะ ไม่ว่าคุณจะใช้ BLoC, Provider, Riverpod หรือ setState ล็อกสิ่งที่ผู้ใช้ทำทุกวัน: การโหลดครั้งแรก, refresh, error, และ retry การทดสอบเหล่านี้ถูกและจับปัญหาหมุนตลอดไปได้เร็ว

ชุดสั้นที่มักให้ผลดี:

• การพาร์สโมเดลสำหรับ 2–3 ออบเจ็กต์หลัก (รวม unknown enum, nulls, และการพาร์สวันที่/ตัวเลข)
• การเปลี่ยนสถานะ view-model หรือ bloc (loading -> success, loading -> error, error -> retry -> success)
• กฎอินพุตบนฟอร์มสำคัญ (ฟิลด์จำเป็น, ฟอร์แมตพื้นฐาน, ขีดจำกัดความยาวและตัวเลข)
• พฤติกรรมไคลเอนต์ API กับชั้น HTTP ที่ม็อก (timeout, retry, การไม่มีอินเทอร์เน็ต)
• เทสต์หนึ่งชิ้นยืนยันว่าคุณแสดงข้อความมิตรเมื่อเซิร์ฟเวอร์คืนข้อผิดพลาดการตรวจสอบความถูกต้อง

ตัวอย่าง: หน้าจอ “Create Project” ที่สร้างด้วย Koder.ai อาจรับชื่อโปรเจกต์และภูมิภาค ทดสอบหน่อยว่า empty name ถูกบล็อก, ตัด whitespace, และค่าภูมิภาคที่ไม่เคยเห็นไม่ทำให้ dropdown ครัช

Golden UI tests ช่วยได้ แต่เก็บไว้ไม่บ่อย ใช้เฉพาะกับหน้าจอที่เสถียรและการเลย์เอาต์มีผลกระทบมาก เช่น หน้าล็อกอิน ภาพรวมหลัก หรือฟลว์ checkout/create สำคัญ

การทดสอบบูรณาการที่มีมูลค่าสูงข้าม React, Go และ Postgres

เมื่อคุณสร้างอย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือแชท บั๊กที่เจ็บปวดที่สุดมักเกิดขึ้นข้ามเลเยอร์: หน้า React เรียก API, handler ของ Go เขียนไปยัง Postgres, แล้ว UI คาดว่ารูปแบบการตอบกลับเปลี่ยน การทดสอบบูรณาการเป็นวิธีเร็วที่สุดในการจับการพังข้ามเลเยอร์โดยไม่ต้องพยายามทดสอบทุกอย่าง

กฎดี: สำหรับ resource หลักแต่ละตัว (users, projects, orders ฯลฯ) ให้ทดสอบเส้นทาง Postgres-backed หนึ่งเส้นทางแบบ end-to-end ผ่าน Go API ไม่ต้องทุก edge case แค่หนึ่งเส้นทางสมหวังที่พิสูจน์การเดินสายทำงาน

ชุดการบูรณาการขั้นต่ำที่จับส่วนใหญ่ได้

เริ่มด้วยเช็คลิสต์สัญญาณสูงเล็กๆ:

• API + DB path ต่อ resource หลัก: สร้างหรืออัปเดตผ่าน HTTP แล้วยืนยันว่ามีอยู่ (โดยอ่านกลับผ่าน API หรือเช็กฟิลด์ที่เก็บ)
• ความคงที่ของสัญญา: ยึดรูปแบบคำขอและการตอบกลับสำหรับ endpoints ที่ไคลเอนต์พึ่งพามากที่สุด
• การผสาน auth: ยืนยันการพาร์ส token, การตรวจสิทธิ์ และความแตกต่างระหว่าง 401 กับ 403
• React -> API การ submit หลัก: เทสต์หนึ่งชิ้นสำหรับการส่งฟอร์มหลัก (สำเร็จบวกหนึ่งข้อผิดพลาดทั่วไป)
• Flutter -> API การอ่าน/เขียนหลัก: หนึ่งรายการ list/detail read บวกหนึ่งการเขียนหลักโดยใช้ endpoints ของ production

ทำให้เสถียร: หนึ่งสถานการณ์, ข้อมูลจริง, พื้นผิวเล็ก

ใช้ Postgres จริงสำหรับการทดสอบพวกนี้ (มักเป็นฐานข้อมูลที่ทิ้งได้) seed เฉพาะที่จำเป็น ล้างหลังแต่ละเทสต์ และเก็บการยืนยันให้มุ่งที่สิ่งที่ผู้ใช้สังเกต: ข้อมูลที่บันทึกถูกต้อง, สิทธิ์ถูกบังคับ, และไคลเอนต์สามารถพาร์สการตอบกลับได้

ตัวอย่าง: ฟีเจอร์ “Create Project” การทดสอบบูรณาการของ Go โจมตี POST /projects, ตรวจ 201, แล้วดึงโปรเจกต์มาและยืนยันชื่อกับ owner ID การทดสอบบูรณาการ React ส่งฟอร์มสร้างและยืนยันสถานะ success แสดงชื่อใหม่ การทดสอบ Flutter เปิดรายการโปรเจกต์ สร้างโปรเจกต์ และยืนยันว่ามันปรากฏหลังรีเฟรช

ถ้าคุณสร้างแอปบน Koder.ai การทดสอบเหล่านี้ยังปกป้องเมื่อ UI หรือ handlers ที่รีเจนเปลี่ยนรูปแบบ payload หรือรูปแบบข้อผิดพลาดโดยไม่ได้ตั้งใจ

e2e ขั้นต่ำที่ยังคงเสถียร

E2E เป็นตาข่ายความปลอดภัย "แอปทำงานจากต้นจนจบไหม" ค่าพวกมันมีค่าสูงสุดเมื่อเก็บให้เล็กและน่าเบื่อ: smoke tests ที่พิสูจน์การเชื่อมต่อระหว่าง React, Go API, Postgres และไคลเอนต์ Flutter ยังคงอยู่หลังการเปลี่ยนแปลง

เลือกเพียงไม่กี่เส้นทางที่แทนค่าความเสียหายจริงถ้าพัง: เข้าสู่ระบบ/ออก, สร้างบันทึก, แก้ไขและบันทึก, ค้นหา/กรองและเปิดผลลัพธ์, และ checkout/payment (ถ้ามี)

รันบนเบราว์เซอร์เดียวและโปรไฟล์อุปกรณ์เดียวก่อน (เช่น Chrome สำหรับเว็บ และขนาดมือถือทั่วไปสำหรับมือถือ) ขยายไปยังเบราว์เซอร์หรืออุปกรณ์อื่นเมื่อมีรายงานจากลูกค้าว่าจริงๆ มีปัญหา

ความเสถียรคือฟีเจอร์ ทำให้การทดสอบ deterministic ดังนั้นมันจะล้มเฉพาะเมื่อมีบางอย่างพังจริง:

• ใช้บัญชีทดสอบคงที่และข้อมูล seed\n- แช่เวลา (หรือกำหนดนาฬิกาแอป) เพื่อให้ตรรกะวันที่คงที่\n- รอสัญญาณที่ชัดเจน (element เฉพาะ, การเปลี่ยน route, หรือการตอบ API) ไม่ใช่ sleep แบบสุ่ม\n- รีเซ็ตสถานะระหว่างรัน (cleanup DB หรือ tenant ใหม่)\n- แก้เทสต์ flaky ในสัปดาห์นี้หรือลบมัน\n ใช้ e2e เพื่อยืนยันเส้นทางหลัก ไม่ใช่ทุก edge case ข้อผิดพลาดพิเศษควรอยู่ใน unit และ integration ที่ราคาถูกกว่าและไม่เปราะบาง

สิ่งที่ควรข้าม (หรือเลื่อน) โดยไม่เสียดาย

วิธีที่เร็วที่สุดในการเสียเวลาเขียนเทสต์ที่ดูละเอียดแต่แทบจะไม่จับบั๊กจริง ชุดเล็กๆ และโฟกัสชนะกว่างานกว้างที่ไม่มีใครเชื่อถือ

Snapshot tests เป็นกับดักใน React และ Flutter สแนปชอตขนาดใหญ่เปลี่ยนด้วยเหตุผลไม่เป็นอันตราย (แก้ไขข้อความ การเปลี่ยนเลย์เอาต์ รีแฟคเตอร์เล็กๆ) ทีมมักยอมรับการอัปเดตที่มีเสียงหรือหยุดดูความล้มเหลว เก็บสแนปชอตไว้สำหรับพื้นผิวเล็กและเสถียรเท่านั้น เช่น output ของฟอร์แมตเตอร์ขนาดเล็ก ไม่ใช่ทั้งหน้า

อีกสิ่งที่ข้ามได้ง่าย: การทดสอบไลบรารีบุคคลที่สาม คุณไม่ต้องพิสูจน์ว่า React Router, date picker, หรือ HTTP client ทำงาน ทดสอบจุดเชื่อมต่อของคุณแทน: ที่เดียวที่คุณคอนฟิกมัน แม็ปข้อมูลเข้าออก หรือจัดการข้อผิดพลาดของมัน

การทดสอบสไตลิงมักไม่คุ้มค่า ชอบการเช็กพฤติกรรม (ปุ่ม disabled เมื่อฟอร์มไม่ถูกต้อง, ข้อความผิดพลาดเมื่อ 401) แยกข้อยกเว้นเมื่อสไตลิงมีผลต่อพฤติกรรมหรือการปฏิบัติตาม: ความคอนทราสต์, ขอบ focus สำหรับคีย์บอร์ด, หรือเลย์เอาต์ตอบสนองที่สำคัญ

หลีกเลี่ยงการทำซ้ำการตรวจสอบเดียวกันในทุกเลเยอร์ ถ้าคุณยืนยันใน integration test ของ Go ว่าคำขอที่ไม่ได้รับอนุญาตคืน 401 คุณอาจไม่ต้องทำการยืนยันเดียวกันใน unit tests และ e2e ซ้ำๆ

การทดสอบประสิทธิภาพมีค่าต่อเมื่อทำทีหลัง รอจนเส้นทางแอปเสถียร (ตัวอย่าง หลังฟีเจอร์ที่สร้างด้วย Koder.ai หยุดเปลี่ยนทุกวัน) แล้วตั้งเป้าหมายที่วัดผลได้ 1–2 อย่างและติดตามอย่างสม่ำเสมอ

ตัวอย่าง: หนึ่งฟีเจอร์ ชุดการทดสอบขั้นต่ำสำหรับทุกเลเยอร์

สมมติคุณส่งฟีเจอร์ง่าย: ผู้ใช้ที่ล็อกอินแก้โปรไฟล์และเปลี่ยนอีเมล นี่เป็นแคนารีที่ดีเพราะแตะสถานะ UI, กฎ API, และ caching ของไคลเอนต์

นี่คือชุดการทดสอบขั้นต่ำที่มักจับการถดถอยส่วนใหญ่โดยไม่กลายเป็นชุดทดสอบเต็ม

การทดสอบ 80/20 สำหรับฟีเจอร์นี้

• React (unit): พฤติกรรมฟอร์ม ให้ email ไม่ถูกต้อง การส่งยังถูกปิดและแสดงข้อผิดพลาดแบบอินไลน์ ให้ email ถูกต้อง การส่งเปิดใช้งาน เพิ่มเทสต์หนึ่งอันที่แบนเนอร์ข้อผิดพลาดปรากฏเมื่อ API คืนข้อผิดพลาดที่รู้จัก (ตัวอย่าง “email already in use”)
• Go API (unit): กฎธุรกิจ ตรวจสอบรูปแบบอีเมลและบล็อกค่าว่าง ถ้ากฎคือ “email ต้องไม่ซ้ำ” ทดสอบการเช็คความเป็นเอกลักษณ์และรหัส/ข้อความข้อผิดพลาดที่ไคลเอนต์พึ่งพา นอกจากนี้ทดสอบว่า audit fields เช่น updated_at เปลี่ยนเมื่อ email เปลี่ยน
• Flutter (unit/widget): สถานะหน้าจอและข้อความ เมื่อสำเร็จ หน้าจอแสดงอีเมลใหม่และล้างข้อผิดพลาดเก่า เมื่อล้มเหลว ผู้ใช้เห็นข้อความชัดเจนและปุ่มส่งกลับสู่สถานะใช้งานได้
• Integration (Go + Postgres): อัปเดตและความเป็นเอกลักษณ์ สร้างผู้ใช้สองราย พยายามตั้งอีเมลของผู้ใช้ A เป็นของผู้ใช้ B ยืนยันความล้มเหลวที่ถูกต้อง และยืนยันว่าฐานข้อมูลไม่ได้อัปเดตบางส่วนใดๆ
• E2E (หนึ่ง happy path): เปลี่ยนอีเมลแบบ end to end ล็อกอิน เปิดโปรไฟล์ เปลี่ยนอีเมล บันทึก รีเฟรช แล้วยืนยันว่ามันคงอยู่

สิ่งที่ครอบคลุม (และทำไมถึงพอ)

ชุดนี้มุ่งที่จุดแตกหักทั่วไป: การตรวจสอบ UI และสถานะ disabled ใน React, การ drift ของกฎใน Go, และ UI ที่ล้าหรือสับสนใน Flutter หากคุณสร้างด้วยแพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai ที่โค้ดอาจเปลี่ยนข้ามเลเยอร์อย่างรวดเร็ว เทสต์เหล่านี้ให้สัญญาณรวดเร็วด้วยการบำรุงรักษาต่ำ

ขั้นตอนทีละขั้น: สร้างแผนการทดสอบลำดับความสำคัญภายในหนึ่งชั่วโมง

ตั้งนาฬิกา 60 นาที และมุ่งที่ความเสี่ยง ไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบ โค้ดที่สร้างจากแชทอาจดูถูกต้องแต่ยังพลาดกฎเล็กๆ edge cases หรือการเดินสายระหว่างเลเยอร์ เป้าหมายของคุณคือชุดเทสต์สั้นๆ ที่ล้มดังเมื่อพฤติกรรมเปลี่ยน

0–15 นาที: เลือกฟลว์ที่ให้ผลตอบแทน

เขียน 5 การกระทำของผู้ใช้ที่ต้องใช้งานเสมอ ทำให้เป็นรูปธรรม: “ล็อกอิน”, “สร้างคำสั่งซื้อ”, “ชำระเงิน”, “ดูประวัติคำสั่งซื้อ”, “รีเซ็ตรหัสผ่าน” หากคุณสร้างใน Koder.ai ให้เลือกสิ่งที่คุณโชว์เป็น end-to-end วันนี้ ไม่ใช่สิ่งที่หวังจะเพิ่มทีหลัง

15–35 นาที: ล็อกกฎด้วยเทสต์เล็กๆ

สำหรับแต่ละฟลว์ หา 1 กฎที่ถ้าผิดจะทำให้เสียหายจริง เพิ่ม unit test แบบเร็วหนึ่งชิ้นต่อเลเยอร์ที่กฎนั้นอยู่:\n\n- React: validation, formatting, conditional UI states (loading, empty, error)\n- Go API: กฎธุรกิจ, การตรวจสิทธิ์, edge cases ของอินพุต\n- Flutter: การแม็ปฝั่งไคลเอนต์, การเปลี่ยนสถานะ, retry และ offline handling\n ตัวอย่าง: “Checkout ต้องไม่อนุญาตปริมาณลบ” ทดสอบมันครั้งเดียวใน API และอีกครั้งใน UI/ไคลเอนต์ถ้าพวกเขาบังคับมันด้วย

35–50 นาที: เพิ่มการเช็กบูรณาการจริงหนึ่งรายการต่อฟลว์

เพิ่ม integration test หนึ่งชิ้นต่อฟลว์ที่เรียก API จริงและเขียนฐานข้อมูลจริงใน Postgres เก็บให้แคบ: สร้าง, อัปเดต, ดึง, และยืนยันผลลัพธ์ที่เก็บ นี่จับการเดินสายที่ผิดเช่นชื่อฟิลด์ผิด, ธรณีสัมพันธ์ที่หายไป, หรือ migration ที่พัง

50–60 นาที: เลือก e2e ขั้นต่ำและตั้งลำดับใน CI

เลือก 3–6 e2e flows โดยรวม ชอบเส้นทางที่ข้ามเลเยอร์มากที่สุด (ล็อกอิน -> สร้าง -> ดู) กำหนดข้อมูลทดสอบที่เสถียร (ผู้ใช้ seed, ID ที่รู้, นาฬิกาคงที่) เพื่อให้เทสต์ไม่พึ่งพาความสุ่ม

รันเทสต์ตามลำดับนี้ใน CI: unit tests ทุก push, integration tests ทุก push หรือบน main, และ e2e เฉพาะบน main หรือ nightly เมื่อเป็นไปได้

ความผิดพลาดทั่วไป เช็คลิสต์ด่วน และขั้นตอนถัดไป

วิธีที่เร็วที่สุดจะเสียเวลา คือทดสอบสิ่งผิดในระดับที่ผิด รายการความล้มเหลวส่วนใหญ่คาดเดาได้: สัญญาที่ไม่ชัด, ม็อกที่ไม่สมจริง, และชุดที่ไม่มีใครเชื่อถือ

ความผิดพลาดทั่วไปคือเริ่มเขียนเทสต์ก่อนตกลงสัญญา API ถ้า Go API เปลี่ยนรหัสข้อผิดพลาด ชื่อฟิลด์ หรือกฎการแบ่งหน้า React และ Flutter จะพังในแบบที่ดูสุ่ม เขียนสัญญาก่อน (request, response, status codes, รูปแบบข้อผิดพลาด) แล้วล็อกมันด้วย integration tests เล็กๆ

กับดักอีกอย่างคือการใช้ม็อกมากเกินไป ม็อกที่ไม่ทำพฤติกรรมเหมือน Postgres, auth middleware, หรือการตอบเครือข่ายจริงสร้างความมั่นใจเท็จ ใช้ unit tests สำหรับ logic บริสุทธิ์ แต่ชอบ integration tests บางๆ สำหรับสิ่งที่ข้าม process boundary

ข้อผิดพลาดที่สามคือพึ่งพา e2e สำหรับทุกอย่าง E2E ช้าและเปราะบาง ควรปกป้องเฉพาะเส้นทางที่มีมูลค่าสูงสุด แบ่ง coverage ไปที่ unit และ integration ที่แก้ปัญหาได้ง่ายกว่า

สุดท้าย อย่ามองข้าม flaky tests ถ้าเทสต์ล้มเป็นบางครั้ง ทีมจะหยุดฟัง ปฏิบัติต่อเทสต์ flaky เป็นบั๊กใน pipeline ของคุณและแก้ไขอย่างรวดเร็ว

เช็คลิสต์ด่วนก่อนเพิ่มเทสต์มากขึ้น:

• ระบุฟลว์ผู้ใช้และโหมดล้มเหลวหลัก (auth, payments, การบันทึกข้อมูล, การค้นหา, offline)\n- ยืนยันสัญญา API และรหัสข้อผิดพลาดด้วยชุด integration tests เล็กๆ\n- เก็บ 3–6 e2e flows เสถียรที่ตรงกับเป้าหมายผู้ใช้จริง\n- เอาเทสต์ flaky ออกหรือเขียนใหม่ภายในวัน ไม่ใช่ “ทีหลัง”\n- ทบทวนความล้มเหลวตามหมวด (React, Go API, DB, Flutter) เพื่อให้เห็นรูปแบบ\n ขั้นตอนถัดไป: นำแผนไปใช้ ติดตามการถดถอยตามเลเยอร์ และเก็บชุดให้เล็กโดยตั้งใจ หากคุณสร้างด้วย Koder.ai ช่วยให้เพิ่มเทสต์ทันทีหลังยืนยันสัญญา API ที่สร้าง แล้วก่อนจะขยายฟีเจอร์

ถ้าคุณกำลังทำงานบนแอปที่สร้างผ่าน Koder.ai และต้องการที่เดียวเพื่อทำซ้ำข้ามเว็บ แบ็กเอนด์ และมือถือ แพลตฟอร์มที่ koder.ai ถูกออกแบบมาสำหรับการทำงานแบบนั้น ไม่ว่าเครื่องมือใดที่คุณใช้ วิธีการทดสอบเหมือนกัน: ล็อกสัญญา ครอบคลุมเส้นทางหลัก และเก็บชุดให้พอเบื่อพอที่คุณจะรันมันจริงๆ.