David Ko @kojenchieh
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AI coding 讓交付變快，卻也更容易把還沒驗證的想法快速做成產品。真正的瓶頸不再是寫程式，而是判斷什麼值得做、如何驗證、如何避免原型直接變成技術債。在 AI 時代，Discovery 不是拖慢速度，而是防止團隊更快浪費的關鍵能力。 AI Coding 時代的 Discovery 與 Delivery agile3uncles.com/2026/04/29/ai-…
(台中) AI 協作的系統化測試案例設計（2026/5/9） agile3uncles.com/products/t003/
AI 這麼強，可以直接幫你設計測試案例嗎？ 我的看法：AI 會列測試案例，但還不太會設計測試案例。 很多人說：「prompt 寫清楚就好了。」 但問題是，人本來就很難全部講清楚。 規格會漏邊界條件，PM 會漏使用者亂玩的情境，工程師也可能只是自以為懂。 AI 只適合當測試草稿產生器，但不適合單獨設計
AI 很會把你交代好的東西變成一堆測試案例，但它不一定知道哪裡最容易出錯、什麼情境最該測、哪些測試只是看起來很完整而已。 不要把測試設計丟給 AI agile3uncles.com/2026/04/28/do-… (1) (台中) AI 協作的系統化測試案例設計（2026/5/9） agile3uncles.com/products/t003/
很多 RD 以為 Example 變複雜，是因為需求本來就難；但實務上更常見的原因，是系統可測性不足，導致 Given 被迫寫成一長串操作流程。 為什麼你的 Example 越寫越複雜？用「高鐵多人分票」一次講清楚 SbE 的正確寫法與常見陷阱 agile3uncles.com/2026/02/11/why…
軟體測試最可怕的不是漏 Bug，而是你被開發「同化」了。🫠 工程師：「喔這段邏輯是這樣這樣，因為架構限制所以那樣那樣...」 你（點頭如搗蒜）：「原來如此，那這樣測好像也沒錯。」 嗶嗶！這就是你錯過 Bug 的瞬間。🚨 AI 協作的系統化測試案例設計實戰(2026/3/21) agile3uncles.com/products/t003/
Thoughtworks 的「增強型測試」核心在於透過 Knowledge Packs注入深度業務上下文，並以 SDD作為 AI 生成的精確錨點。這套做法的價值取決於團隊對規格定義的工程嚴謹度。 如何寫出人人有共識的需求 - 範例描述需求篇 (2026/3/22) agile3uncles.com/products/t002/
開發速度變快，並不等於開發者對系統理解得更好。 AI 讓人更少停下來思考「為什麼要這樣寫」，而更多是在「這樣能不能過」，結果是短期效率上升、長期理解能力卻可能被稀釋。 AI 寫程式真的會變成維護惡夢嗎？150 位開發者的實測真相揭曉 agile3uncles.com/2026/02/01/ai-…
如果你的 BDD 只有語法，沒有對話； 只有格式，沒有探索； 那真的只是你的 BDD，不是大家的。 如何寫出人人有共識的需求 - 範例描述需求篇 (2026/3/22) agile3uncles.com/products/t002/
測試個案只是工具，不是 Testing 本身；寫得再多、再完整，也不等於風險被真正看清。 Testing 真正不可取代的價值，在於人對產品的理解、對風險的判斷，以及幫助團隊做出更好的決定。 開立有效測試個案的系統性做法 (2026/3/21) agile3uncles.com/products/t003/
人月神話 說過一句被無數軟體團隊驗證過的話： 軟體開發中，最困難的不是怎麼做，而是決定要做什麼。 客戶以為已經講得很明白，開發也以為聽懂了，直到系統做出來，才發現彼此想的是兩件完全不同的事。 如何寫出人人有共識的需求 - 範例描述需求篇 (2026/3/22) agile3uncles.com/products/t002/
2025 下半年 AI 測試的關鍵真相在於： 測試覆蓋率與自動化產量大幅提升，卻同時放大了「無效斷言、閱讀成本暴增、AI 自我修復掩蓋缺陷」等系統性風險，讓團隊誤以為品質受控。 真正的挑戰已從「寫不寫得出測試」轉為「能否驗證測試是否有意義、AI 行為是否可信」。 agile3uncles.com/2026/01/21/202…
Scrum 真正解決的不是「速度」，而是「失焦」 很多團隊導入 Scrum，不是因為慢，而是因為做了很多事，卻不確定哪一件真的重要。Scrum 的價值，在於逼團隊持續對齊目標。 Scrum 敏捷開發的系統性做法 - 基礎篇 (2026/2/1) agile3uncles.com/products/a004/
Kanban board 的價值不在看進度，而在於暴露瓶頸。 當某一欄長期塞滿、WIP limit 被忽略、或卡片反覆退回時，問題通常不是人慢，而是系統設計出了問題。 有些瓶頸來自需求與品質共識太晚建立，有些則是高風險工作被刻意忽略。 如何利用價值流和看板改善開發效能 (2026/2/7) agile3uncles.com/products/p004/
Control Chart 在 Kanban 中，不是用來催促團隊「再快一點」，而是用來分辨：現在看到的是正常波動，還是系統真的出了問題。 文章: 在 Kanban 方法中，如何解讀 Control Chart agile3uncles.com/2026/01/09/kan… 課程: 如何利用價值流和看板改善開發效能 (2026/2/7) agile3uncles.com/products/p004/
GenAI 並不是只讓測試變快，而是把測試一路往前推 可以在需求階段就幫忙整理需求與介面草圖 測試案例、自動化腳本都能被快速產出 也能整理重複測試、分析大量測試結果與系統日誌 AI不會讓測試消失，只會讓會思考品質的人變得更重要 不確定時代下的敏捷測試 (2026/1/18) agile3uncles.com/products/t005/
自動化測試做得夠多，就不需要測試人員了嗎? 這是不對，的原因很簡單： 自動化只能檢查「已知的規則」，卻不會問 「如果使用者亂用呢？」 「這樣真的有商業價值嗎？」 測試不只是把測試跑完，而是提早看見風險。 不確定時代下的敏捷測試 (2026/1/18) agile3uncles.com/products/t005/
GenAI 讓寫程式、寫測試都變快了，但「安心感」沒有自動跟上。 敏捷測試的重點從來不是找 bug， 而是提早看見風險，少走冤枉路。 驗收檢查表、結對測試、小範圍自動化， 這些做法不新，但在 GenAI 時代更重要。 課程資訊: 不確定時代下的敏捷測試 (2026/1/18) agile3uncles.com/products/t005/
AI 讓 3～5 人的團隊就能交付功能。 但當公司裡同時有 20、30 個 AI 原生小組在動時，問題往往不是效率，而是方向分裂、知識鎖死、整體失控。在每個人與 AI 都很強的情況下，LeSS可讓知識流動，避免整個系統先垮掉。
敏捷已經很快，GenAI 更快。 問題不是 QA 跟不上，而是程式碼太容易被誤以為沒問題。 當開發速度暴增，如果驗證還是留到最後給 QA，品質只會被速度碾過去。 RD 先自證，QA 專注風險與測試設計，團隊才撐得住這波速度革命。 課程資訊: 不確定時代下的敏捷測試 (2026/1/18) agile3uncles.com/products/t005/
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