🕵️‍♂️ Як перетворити AI на "душного" Бізнес-Аналітика (і рознести вимоги ще до розробки)

Екіпаж, давайте чесно. Найбільший біль будь-якого QA — це тікети в Jira з описом у стилі: "Треба зробити форму реєстрації. Кнопка має бути зеленою. Успіхів".

А потім ти сидиш і вигадуєш: що буде, якщо введуть 1000 символів? А якщо API відвалиться по таймауту? А якщо спробують SQL -ін'єкцію в поле "Ім'я"?

Найкрутіший QA — це не той, хто знаходить баги в коді. Це той, хто знаходить діри у вимогах до того, як розробник написав перший рядок коду. Це і є справжній Shift-Left.

Як ми використовуємо AI для аналізу вимог: Замість того, щоб витрачати години на придумування сценаріїв, ми беремо сирий текст із Jira або Confluence і нацьковуємо на нього нейромережу з правильним системним промптом.

Збережіть собі цей шаблон, він зекономить вам години життя:
*"Дій як прискіпливий Senior QA Engineer та Business Analyst з 10-річним досвідом. Нижче я надам тобі бізнес-вимоги до нової фічі.
Твоя задача:

Знайди всі логічні діри, суперечності та непокриті бізнес-сценарії в цьому тексті.

Згенеруй 7 найбільш неочевидних та руйнівних Edge-кейсів (негативних сценаріїв), про які міг забути продакт-менеджер.

Сформуй чіткий нумерований список складних питань для Product Owner'а, щоб закрити ці сліпі зони.

Вимоги до фічі: [ВСТАВИТИ ТЕКСТ З JIRA]"*

Що ви отримуєте в результаті?
Ви приходите на Grooming або Planning з готовим списком критичних питань. Продакт-менеджер розуміє, що вимоги треба доопрацювати, розробники дякують, що ви врятували їх від переписування коду, а ви витратили на це рівно 2 хвилини.

А як у вас на проєкті з якістю вимог?

👇
🔥 — Пишуть ідеально, все чітко розписано по acceptance criteria!
👀 — 50/50, доводиться багато уточнювати на дзвінках.
🤯 — Вимоги? У нас є тільки назва таски і фантазія розробника...