ATDD

ATDD (Acceptance Test-Driven Development) ແມ່ນວິທີການພັດທະນາທີ່ທີມງານທັງໝົດກຳນົດເງື່ອນໄຂຂອງ acceptance test ກ່ອນເລີ່ມການພັດທະນາ, ຈາກນັ້ນຈຶ່ງທຳການ automate test ດັ່ງກ່າວກ່ອນດຳເນີນການ implement.
ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ TDD
ໃນຂະນະທີ່ TDD ຂັບເຄື່ອນການອອກແບບໂຄດຂອງນັກພັດທະນາ, ATDD ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ທີມງານທັງໝົດເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການທາງທຸລະກິດຕົງກັນ. ເຊັ່ນດຽວກັບທີ່ວົງຈອນຂອງ TDD ແມ່ນ「RED→GREEN→Refactor」, ATDD ກໍມີວົງຈອນທີ່ຊັດເຈນເຊັ່ນກັນ.
- Discuss(ການປຶກສາຫາລື): Product Owner, ນັກພັດທະນາ ແລະ QA ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ຕົກລົງເຫັນດີກ່ຽວກັບເກນການຮັບຮອງໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງສະເພາະ
- Distill(ການສັງລວມ): ນຳເກນທີ່ຕົກລົງກັນໄດ້ໄປຈັດຮູບແບບໃຫ້ເປັນໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນ Given-When-Then ເປັນຕົ້ນ
- Develop(ການພັດທະນາ): ເຮັດໃຫ້ການທົດສອບການຮັບຮອງເປັນອັດຕະໂນມັດ ແລ້ວເລີ່ມຕົ້ນການ implement ຈາກສະຖານະທີ່ການທົດສອບຢູ່ໃນສະຖານະ RED
- Demo(ການສາທິດ): ເມື່ອການທົດສອບຜ່ານເປັນ GREEN ແລ້ວ ໃຫ້ສາທິດໃຫ້ Stakeholder ເບິ່ງ
ການປຶກສາສາມຝ່າຍ(Three Amigos)
ຫົວໃຈຂອງ ATDD ຢູ່ທີ່「ການປຶກສາສາມຝ່າຍ」ກ່ອນການ implement. ການປຶກສາຫາລືເກນການຮັບຮອງຈາກ 3 ມຸມມອງ ຄື ຝ່າຍທຸລະກິດ, ນັກພັດທະນາ ແລະ Tester ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ຊັດເຈນຂອງ Specification ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຄາດເຄື່ອນໄດ້ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ. ມີຜົນດີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການປ້ອງກັນການຕ້ອງກັບຄືນໄປແກ້ໄຂໃໝ່ ເຊັ່ນ「ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່ານັ້ນ」ຫຼັງຈາກເລີ່ມຂຽນໂຄດໄປແລ້ວ.
ອຸປະສັກໃນການນຳໃຊ້
ເນື່ອງຈາກ ATDD ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ກະບວນການພັດທະນາທັງໝົດ, ມັນຈຶ່ງບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ພຽງແຕ່ການຕິດຕັ້ງ Tool. ສະມາຊິກທີມທຸກຄົນຈຳເປັນຕ້ອງຄຸ້ນເຄີຍກັບວິທີການຂຽນເກນການຮັບຮອງ ແລະ ການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຈິງຈັງຂອງ Product Owner ກໍເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້. ວິທີທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການລອງໃຊ້ກັບ User Story ໜຶ່ງອັນກ່ອນ, ແລ້ວຈຶ່ງຂະຫຍາຍຂອບເຂດອອກໄປຫຼັງຈາກຮູ້ສຶກໄດ້ເຖິງຜົນໄດ້ຮັບ.
ບົດຄວາມທີ່ກ່າວເຖິງຄຳສັບນີ້
- Eval-Driven Development (EDD) ແມ່ນຫຍັງ? ຂະບວນການພັດທະນາ AI ທີ່ເນັ້ນການປະເມີນຜົນເປັນຫຼັກ
- AI Observability ແມ່ນຫຍັງ? ກົນໄກການຕິດຕາມ ແລະ ຄູ່ມືການປະຕິບັດງານ LLM ໃນສະພາບແວດລ້ອມຈິງຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ AI Observability, ການຕິດຕາມ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການຈັດການຕົ້ນທຶນສຳລັບ LLM, ພ້ອມຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ ແລະ ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເໝາະສົມ.
- ຄູ່ມືປະຕິບັດຕົວແທນຂຽນໂຄດ AI — Claude Code ທຽບກັບ Codex ທີມພັດທະນາຈະປ່ຽນແປງແນວໃດClaude Code ແມ່ນການຮ່ວມມືແບບ real-time, Codex ແມ່ນການປະຕິບັດອັດຕະໂນມັດຜ່ານ cloud. ສະໜອງຍຸດທະສາດການເລືອກໃຊ້ຕາມລະດັບ task ແລະ flowchart ການຄັດເລືອກ ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຕົວຈິງ.
- AI Red Teaming ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືພາກປະຕິບັດໃນການຊອກຫາຈຸດອ່ອນຂອງ LLMອະທິບາຍນິຍາມ, ວິທີການ ແລະ ເຄື່ອງມືຂອງ AI Red Teaming. ຄົ້ນພົບຈຸດອ່ອນຂອງ LLM ເຊັ່ນ Prompt Injection ແລະ Jailbreak ເພື່ອການນຳໃຊ້ AI ທີ່ປອດໄພ.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

ການທົດສອບ E2E
ການທົດສອບ E2E (End-to-End Testing) ແມ່ນວິທີການທົດສອບທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການກະທຳຂອງຜູ້ໃຊ້ງານ ໂດຍຜ່ານ brows

ການທົດສອບການຮັບຮອງ
ການທົດສອບການຍອມຮັບ (Acceptance Test) ແມ່ນວິທີການທົດສອບທີ່ກວດສອບວ່າຟັງຊັນທີ່ພັດທະນາແລ້ວນັ້ນຕອບສະໜອງຄວ

SSM (AWS Systems Manager)
AWS Systems Manager (SSM) ແມ່ນ AWS Managed Service ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການດໍາເນີນງານ ແລະ ຈັດການ EC2 instance

ບັນຫາ N+1 Query
ບັນຫາ N+1 Query ແມ່ນຮູບແບບຕ້ານປະສິດທິພາບ (anti-pattern) ດ້ານປະສິດທິພາບ ທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອດຶງຂໍ້ມູນລາຍກ



