AI กับ Edge Cases และ Negative Scenarios

มนุษย์มี cognitive bias ที่หลีก edge ออก

นักทดสอบที่มีประสบการณ์มักคิด edge case ใน pattern เดิม:

• empty / null / very long
• max int / min int
• special character ที่เคยเจอ
• timezone ที่เคยทำให้ bug

ปัญหา: ของจริงที่ทำให้ระบบพังมัก:

• combination ของ edge หลายจุดพร้อมกัน
• locale-specific (Turkish "i" → "İ", German "ß" → "ss")
• input ที่ "ไม่ควรเกิดขึ้น" แต่เกิด
• timing race condition ระหว่าง 2 action

AI ไม่ได้คิดแบบมนุษย์ — มันมี exposure ต่อ bug pattern จากหลาย project ใน training data ทำให้นึกถึง case ที่นักทดสอบคนเดียวจะลืม

ขอให้ AI พยายาม break แทนที่จะ test

แทน prompt แบบ "list edge cases for X" ใช้:

You are an adversarial security tester trying to break this system.

Feature: User registration form
Fields: email, password, displayName, age

For each field, list 10 inputs designed to:
- Cause server crash
- Bypass validation
- Exploit business logic
- Trigger unexpected state
- Cause data corruption

For each input, explain:
- What you're trying to break
- Why this might work
- What the system should do instead

ผลที่ได้:

• input ที่ทดสอบ buffer overflow (10MB string)
• SQL/NoSQL injection ใน email field
• Unicode normalization attack (Café vs Café)
• timing attack กับ password (string compare)
• duplicate registration ผ่าน race condition

หลายอย่างนี้ QA ที่ไม่มี security background จะไม่นึกถึงเอง

Race condition และ state combination

For the e-commerce checkout feature, list 15 scenarios where 2+ things happen
simultaneously and could cause incorrect behavior.

Examples to spark thinking:
- User clicks "Pay" twice quickly
- User changes shipping address while order is processing
- Stock runs out between "add to cart" and "checkout"
- Coupon expires during checkout flow

Continue with more.

AI จะกระจายไปยัง:

• session expire ระหว่าง form submit
• 2 user ซื้อสินค้า last unit พร้อมกัน
• payment provider down ตอน confirm
• email verify link expire ตอน user click
• price เปลี่ยนระหว่าง add cart กับ pay

นี่คือ category ที่ unit test จับไม่ได้แต่กระทบ user จริง

Persona-based edge brainstorm

List 10 unusual user scenarios that the standard test plan often misses.

Examples:
- User on slow 2G network
- User with screen reader (NVDA, JAWS)
- User who left tab open for 24 hours
- User with system clock set wrong
- User using browser zoom 200%

Continue with more, including:
- Mobile-specific
- Accessibility
- Locale / language
- Network conditions

ผลที่ได้:

• user ใช้ browser ภาษาที่ไม่ support
• user มี ad blocker ที่ block analytics script ที่ feature ใช้
• user copy-paste ข้อมูลจาก Word มี hidden formatting
• user roll back time / forward time
• user มี cookies disabled
• user ใช้ Brave + tracking protection

ไม่ใช่ทุก edge ที่ AI gen คุ้ม test

หลังได้ list ยาว ๆ ใช้เกณฑ์:

ตัวอย่าง:

• "user ใช้เครื่องคิดเลขแทน mouse" → low/low → ข้าม
• "race condition ตอน checkout 2 user ซื้อ last unit" → low/high → test
• "Unicode normalization ใน email comparison" → mid/high → test
• "browser zoom 500%" → low/low → ข้าม (cosmetic)

อย่าเก็บ list ไว้เฉย ๆ

หลัง brainstorm แล้ว:

1. กรองด้วยเกณฑ์ likelihood × impact
2. แยก edge เป็น: must-test (P0), should-test (P1), nice-to-test (P2)
3. P0 → เขียน test case + automate
4. P1 → manual test + ดูใน exploratory session
5. P2 → log ไว้, revisit เมื่อเปลี่ยน feature

documenting reason: ทำให้ทีมรู้ว่าทำไมเลือก, ทำไมไม่เลือก, รับ accountability ได้