Vấn đề
Dev đọc story của bạn xong vẫn hỏi lại 5 câu, vì AC mơ hồ hoặc thiếu edge case. Viết story tốt tốn thời gian, còn viết vội thì đẩy chi phí sang lúc phát triển. AI có thể tạo bản nháp story + AC đầy đủ trong 30 giây, để bạn tập trung vào việc chỉnh cho đúng ngữ cảnh sản phẩm.
Nguyên tắc: AI viết nháp, bạn nạp ngữ cảnh
AI không biết sản phẩm của bạn. Chất lượng output phụ thuộc vào context bạn đưa vào: đối tượng người dùng, ràng buộc kỹ thuật, quy tắc nghiệp vụ. Prompt tốt = vai trò + ngữ cảnh + yêu cầu + định dạng + ràng buộc.
Prompt mẫu: từ yêu cầu thô đến story hoàn chỉnh
Vai trò: Bạn là trợ lý cho Product Owner của một app thương mại điện tử tại Việt Nam.
Ngữ cảnh: Người dùng là khách mua lẻ, đa số dùng mobile, thanh toán qua ví điện tử.
Yêu cầu thô: "Cần cho phép khách lưu sản phẩm yêu thích để mua sau".Hãy viết:
1) 1 user story mẫu "Là..., tôi muốn..., để..."
2) 5-7 acceptance criteria dạng Given/When/Then, gồm cả trường hợp lỗi (chưa đăng nhập, danh sách trống, trùng sản phẩm)
3) Định nghĩa hoàn thành (DoD) gợi ý
4) 3 câu hỏi mở cần PO làm rõ với dev/design
Ràng buộc: tiếng Việt, không bịa quy tắc nghiệp vụ; nếu cần giả định thì ghi rõ "[Giả định]".
Mẹo quan trọng: yêu cầu AI đánh dấu [Giả định] cho mọi thứ nó tự nghĩ ra. Đây là cách chống ảo giác hiệu quả nhất — bạn thấy ngay cái gì cần kiểm chứng.
Prompt refine: siết AC còn mơ hồ
Đây là AC hiện tại của tôi: <dán AC>.
Hãy chỉ ra AC nào mơ hồ/không đo được, viết lại cho đo được, và bổ sung edge case còn thiếu.
Đừng thêm tính năng mới ngoài phạm vi story.
Các bước áp dụng
- Chuẩn bị 1 khối "ngữ cảnh sản phẩm" cố định (2-3 câu) để tái dùng cho mọi prompt.
- Dán yêu cầu thô + ngữ cảnh, chạy prompt tạo story.
- Rà mọi dòng có [Giả định] — xác nhận hoặc sửa.
- Chạy prompt refine để siết AC đo được.
- Đối chiếu với Definition of Ready của team trước khi đưa vào Jira.
- Lưu story vào backlog và ghi lại phần bạn phải sửa nhiều nhất để cải thiện prompt lần sau.
Checklist: Story sẵn sàng (Definition of Ready rút gọn)
[ ] Story có đủ Ai / Muốn gì / Để làm gì
[ ] Giá trị người dùng rõ ràng, không phải mô tả giải pháp kỹ thuật
[ ] AC đo được, có cả happy path và edge case
[ ] Không còn dòng [Giả định] chưa xác nhận
[ ] Phụ thuộc (dependency) đã ghi rõ
[ ] Có thể ước lượng trong 1 sprint (nếu không, cần tách nhỏ)
[ ] Đã kiểm tra không lộ dữ liệu thật trong mô tả
Sai lầm thường gặp
- Chấp nhận AC nghe hay nhưng không đo được: "Hệ thống phải nhanh" là vô nghĩa. Buộc AI viết ngưỡng cụ thể hoặc đánh dấu là câu hỏi cần làm rõ.
- Ảo giác quy tắc nghiệp vụ: AI có thể tự bịa "tối đa 50 sản phẩm yêu thích". Nếu không đánh dấu [Giả định], con số này lọt vào sprint và gây sai lệch. Luôn tách giả định khỏi sự thật.
- Rò rỉ dữ liệu: Không dán mã nguồn nội bộ, tên khách hàng, số liệu doanh thu để "cho AI hiểu bối cảnh". Dùng dữ liệu ẩn danh hoặc mô tả chung.
- Phụ thuộc quá mức: Nếu bạn duyệt story mà không đọc kỹ, một AC sai sẽ được cả team code theo. AI tăng tốc bản nháp, nhưng trách nhiệm cuối vẫn là PO đọc và hiểu.
Chốt bài
Bạn đã có quy trình viết story + AC bằng AI với cơ chế [Giả định] để kiểm soát ảo giác. Bài 3 sẽ dùng AI để tách epic lớn thành các story hợp lý và phát hiện story còn thiếu.