Quest 23 - User Story Generator

Quest 23: User Story Generator

easy 20 minutes

---

🎯 Learning Objectives

• ✅ Understanding the User Story format (As a / I want / So that)
• ✅ Converting raw notes into structured, actionable user stories
• ✅ Writing acceptance criteria that make stories testable
• ✅ Recognizing when AI returns raw text instead of structured data

---

📖 Concept: User Stories — โครงสร้างความต้องการแบบมีระเบียบ

User Story คือรูปแบบมาตรฐานในการเขียนความต้องการ (requirements) ให้อยู่ในรูปแบบที่ สั้น ชัดเจน และทดสอบได้ format คือ:

As a [role], I want [feature], so that [benefit]

เช่น: “As a registered user, I want to reset my password, so that I can regain access when I forget it”

ทำไมต้องใช้ User Story? เพราะมันบังคับให้เราคิดถึง 3 สิ่งพร้อมกัน: ใครใช้ (role), ทำอะไร (feature), ทำไมถึงต้องการ (benefit) — ทำให้ requirements ไม่หลุดกรอบ

---

⚙️ How It Works

The User Story Workflow

1. เก็บ notes ดิบ (raw requirements notes)
         ↓
2. AI แยกแยะ role, feature, benefit
         ↓
3. จัดรูปแบบเป็น structured object
         ↓
4. เพิ่ม acceptance criteria สำหรับทดสอบ
         ↓
5. ตรวจสอบว่าครบทุก field

Acceptance Criteria — เกณฑ์ทดสอบ

acceptance criteria คือ เงื่อนไขที่ต้องเป็นจริง เพื่อให้ user story “done” เช่น:

User Story: "As a user, I want to login with email and password"

Acceptance Criteria:
- ✅ User can enter email and password
- ✅ System validates email format
- ✅ Password must be at least 8 characters
- ✅ Shows error on wrong credentials
- ✅ Redirects to dashboard on success

ถ้าไม่มี acceptance criteria → ทดสอบไม่ได้ → ไม่รู้ว่า “done” จริงหรือยัง

---

💡 Example: The Right Way

Step 1: ดู raw notes ที่ไม่มีโครงสร้าง

const notes = "As a user, I want to login so that I can access my account. Must have email and password fields.";

Step 2: ใช้ AI ช่วยแปลงเป็น structured object

function generateUserStory(notes) {
  // Parse the notes into structured format
  const asA = "registered user";
  const iWant = "to login with email and password";
  const soThat = "I can securely access my account";
  const acceptanceCriteria = [
    "Login form has email and password fields",
    "Email format is validated",
    "Password is masked during input",
    "Error message shown on invalid credentials",
    "User is redirected to dashboard on success"
  ];

  return { asA, iWant, soThat, acceptanceCriteria };
}

Step 3: Run tests

node test.js

Step 4: อ่าน test output — ทดสอบว่าทุก field มีค่าและ acceptance criteria มีอย่างน้อย 1 ข้อ

---

⚠️ Common Mistakes

Mistake 1: คืน raw notes ตรงๆ แทน structured format

“ข้อความดูโอเคแล้ว ไม่ต้องแปลง” → Test จะ fail เพราะ expects object ที่มี asA, iWant, soThat fields

Mistake 2: ไม่เขียน acceptance criteria

“User story ดูดีแล้ว ไม่ต้องทดสอบ” → ถ้าไม่มี criteria → ไม่มีเกณฑ์วัดว่า feature ทำเสร็จหรือยัง

Mistake 3: ไม่ handle minimal input

“ถ้า notes น้อยเกินไปก็ไม่ต้องทำ” → AI ต้องหาทาง structure แม้ input จะสั้น เช่น “need login” ก็ต้องได้ story กลับมา

Mistake 4: ลอก solution โดยตรง

“ดู solution แล้วก็เขียนตาม” → ไม่ได้เรียนรู้วิธีคิด — ต้องเข้าใจว่าทำไมต้อง structure แบบนี้

---

📝 Knowledge Check

📝 Knowledge Check

Q1:User Story format ที่ถูกต้องคืออะไร?

Feature: [name], Priority: [high/low], Status: [todo/done]As a [role], I want [feature], so that [benefit]Given [context], When [action], Then [result]Title: [name], Description: [text], Estimate: [hours]

Q2:Acceptance Criteria สำคัญเพราะอะไร?

ทำให้ user story ดูยาวขึ้นและน่าเชื่อถือเป็นเกณฑ์ทดสอบว่า feature ทำเสร็จแล้วหรือยังช่วยให้ PM ดู report ได้ง่ายขึ้นเป็นแค่ formal requirement ไม่จำเป็นต้องใช้จริง

Q3:ทำไม `generateUserStory` ต้อง return object แทน raw text?

เพราะ object ทำงานเร็วกว่า stringเพราะต้องแยก `asA`, `iWant`, `soThat`, `acceptanceCriteria` ให้ชัดเจนเพราะ test ใช้ string comparison ไม่ได้เพราะ AI tools ต้องการ input เป็น object เท่านั้น

---

🏋️ Quest: User Story Generator

ตอนนี้ถึงเวลาฝึกฝน! สร้าง user story จาก raw notes โดยใช้ AI ช่วย

1. Download ไฟล์เริ่มต้นของ quest:

   npx bluebeltdojo download quest-23-user-story-generator
   cd quest-23-user-story-generator

2. เปิด problem.js ใน editor ของคุณพร้อม AI tool (Copilot, Claude Code, Cursor ฯลฯ)

3. ดู instructions ใน problem.js — implement generateUserStory(notes) ที่แปลง raw notes เป็น structured user story object

4. สำคัญ: Run node test.js และอ่าน failure messages ให้ละเอียด

5. แก้ไข edge cases ที่ AI พลาด

6. ตรวจสอบว่า test ผ่านทั้งหมด:

   node test.js

7. เมื่อ test ผ่านทั้งหมด ส่งคำตอบ:

   npx bluebeltdojo submit

💡 Tip: ถ้าติดขัด ลองอ่าน “Common Mistakes” อีกครั้ง — คำตอบอยู่ที่การเข้าใจว่าทำไม code ถึง fail ไม่ใช่ที่ _solution/solution.js

---

คำใบ้

• อ่าน instructions ใน problem.js อย่างละเอียด
• ตรวจสอบว่า return object มีครบทุก field: asA, iWant, soThat, acceptanceCriteria
• ทดสอบ edge case ของ minimal input เช่น “need login” สั้นๆ ก็ต้องได้ structured story กลับมา
• ถ้าติดขัด ลองอ่าน “Common Mistakes” อีกครั้ง — อย่าดู solution โดยตรง