เขียน Prompt ให้ AI สร้าง Test Cases ที่ใช้ได้จริง

ปัญหาคือ context ที่ขาด ไม่ใช่ AI ไม่เก่ง

Prompt แบบไม่คิดมาก:

gen test case for login feature

จะได้ output ทั่วไปที่:

• ครอบคลุม happy path กับ wrong password
• ไม่รู้ว่าระบบใช้ email หรือ username
• ไม่รู้ business rule (เช่น lockout หลัง fail 3 ครั้ง)
• ไม่รู้ว่าทีมเขียน test case ในรูปแบบไหน

ผลคือ test case ที่ "ดูใช้ได้" แต่ไม่ตรงกับสถานการณ์จริง และ QA ต้องแก้เกือบทุกข้อ

5 ส่วนที่ควรอยู่ใน prompt ทุกครั้ง

ตัวอย่าง prompt ที่ใช้ทั้ง 5 ส่วน:

You are a senior QA engineer.

Context:
- Feature: User login with email + password
- Business rules:
  - Email must be in valid format
  - Password min 8 chars, must contain 1 number
  - After 3 failed attempts in 5 min, account locks for 15 min
  - Lockout email is sent on lock event
- Out of scope: SSO, password reset

Task: Write test cases covering happy path, validation, lockout, and lockout email.

Constraints:
- Only use rules listed in Context
- Mark test cases by priority (High / Medium / Low)
- Each test case = ID, Title, Preconditions, Steps, Expected

Output format: Markdown table.

Context มากเกินก็ทำให้ AI หลุดได้

หลักง่าย ๆ:

• Spec / requirement ที่เกี่ยวข้อง — ใส่หมด
• Business rule ที่ AI ต้องรู้ — list แบบ bullet
• ตัวอย่าง output จากทีมที่เคยใช้ — ใส่ 1-2 ตัวอย่างถ้าทำได้
• ข้อมูลที่ไม่เกี่ยว — อย่าใส่ จะทำให้ AI สับสน

ถ้า requirement มาในรูป Confluence หรือ Jira ยาว ๆ ให้สรุปก่อน:

• ลบ history, comment ที่ไม่เกี่ยวกับ test scope
• เก็บเฉพาะ acceptance criteria + business rule
• ระบุ explicit ว่าอะไร in scope / out of scope

ตัวอย่าง 1-2 ตัวที่ดี ดีกว่าคำอธิบายยาว

ถ้าทีมมี template test case อยู่แล้ว ใส่ตัวอย่าง 1 อันใน prompt:

Format test cases like this example:

ID: TC-LOGIN-001
Title: User can login with valid credentials
Priority: High
Preconditions:
  - User account exists with email "[email protected]" and password "Pass1234"
Steps:
  1. Navigate to /login
  2. Enter email "[email protected]"
  3. Enter password "Pass1234"
  4. Click "Login" button
Expected:
  - Redirect to /dashboard
  - Welcome message shows user's name

จากนั้น AI จะ gen ตัวที่เหลือใน format เดียวกัน รวมถึง "tone" ของ wording ด้วย

ถ้าครั้งแรกไม่ดี อย่าเริ่มใหม่จากศูนย์

แทนที่จะเขียน prompt ใหม่ทั้งหมด ให้ตอบกลับสิ่งที่ขาดทีละจุด:

Good start. But:
- Add cases for SQL injection in email field
- Lockout case should also verify the lockout email content
- Remove cases that test password reset (out of scope)
- Combine the two "valid login" cases into one

วิธีนี้ AI จะเก็บ context เดิมไว้ ไม่ต้องเริ่มต้นใหม่

หลักการ iterate ที่ดี:

• บอกชัดว่าอันไหนใช้ได้, อันไหนไม่ใช้
• บอกเหตุผลด้วย ไม่ใช่แค่ "เปลี่ยน"
• ขยายทีละจุด อย่าเปลี่ยนทุกอย่างพร้อมกัน

copy-paste แล้วเติมส่วน [...] ของคุณ

You are a senior QA engineer working on [PRODUCT NAME].

Context:
- Feature: [FEATURE NAME]
- User story: [USER STORY]
- Acceptance criteria:
  [LIST AC]
- Business rules:
  [LIST RULES]
- Existing test cases nearby (for style reference):
  [PASTE 1-2 EXAMPLES]
- Out of scope: [LIST]

Task: Write [N] test cases covering [happy path / validation / edge / negative / security].

Constraints:
- Only use rules listed above
- Mark priority (High / Medium / Low) with one-line reason
- Each test case must have a clear Expected that can fail

Output format: Markdown table with columns ID, Title, Priority, Preconditions, Steps, Expected.