BDD Behavior-Driven Development

@mr.q.hoc.ung.dung.ai

6.1K followers · usually 255 views a post

Views

16.1K

Likes

444

Comments

SoundTikTok sound · original sound - Ân ST

Promoted product

AI-Driven Development Flowwww.mrqhocungdungai.io.vn ↗

Why it worked

The post addresses a highly relevant and timely question in the tech industry about the future role of software engineers in the age of AI coding tools. It presents a structured framework (AI-Driven Development Flow) as a solution, appealing to professionals seeking to adapt and upskill. The use of clear, visually organized slides with concise text makes complex information digestible and shareable.

Summary

This presentation introduces the AI-Driven Development Flow (ADD) framework, which shifts the focus from writing code to orchestrating AI for building solutions. It outlines a 5-phase iterative process: DDD, SDD, UDD, TDD, and ADD, emphasizing the encoding of experience and engineering judgment into structured natural language "skills" for AI compliance.

Structure

1Introduction to BDD and the central question about software engineers' roles with AI coding.
2Framing the industry's question: AI coding tools vs. what software engineers need to learn.
3Introducing the AI-Driven Development (ADD) framework with its core components (TDD, ADD, UDD, SDD, DDD).
4Explaining the importance of direction for AI speed and the 'Orchestrated Path' vs. 'Blind AI Path'.
5

Original caption

Framework AI-Driven Development Flow chuyển dịch trọng tâm từ việc viết code sang điều phối AI để xây dựng đúng giải pháp. Quy trình gồm 5 pha lặp lại chặt chẽ: DDD (hiểu bài toán), SDD (viết spec làm ngữ cảnh cho AI), UDD (thiết kế trải nghiệm), TDD (viết test làm lưới an toàn) và ADD (điều phối AI thực thi). Điểm cốt lõi là việc mã hóa kinh nghiệm và tư duy kỹ thuật thành các "skills" bằng ngôn ngữ tự nhiên có cấu trúc để AI tuân thủ. Framework này nhấn mạnh rằng hiểu biết về domain và khả năng kiểm soát chất lượng quan trọng hơn việc chỉ biết sử dụng công cụ AI. #SoftwareDevelopment #AI #TDD #DDD #AgentSkills

More from @mr.q.hoc.ung.dung.ai

On-screen text

BDD Behavior-Driven Development sẽ nằm chỗ nào trong tài liệu này mn nhỉ AI AI Kỹ Sư Phần Mềm Cần Học Gì Khi AI Đã Biết Viết Code? Trình bày: AI-Driven Development Flow (Bản thảo R&D) A NotebookLM Ngành tech đang đặt sai câu hỏi [TERMINAL: INACTIVE] Câu hỏi cũ: Dùng AI coding tool nào tốt nhất? Cursor hay Claude? [] [TERMINAL: ACTIVE // SOURCE: HUMAN_INTENT] Câu hỏi đúng: <input> Nếu AI có thể code thì người làm phần mềm cần học gì? <input> Chúng ta không thiếu người biết dùng tool. Chúng ta thiếu người hiểu bài toán, biết kiểm soát output, và biết khi nào AI đang đi sai hướng. Tương lai không thuộc về người viết code, mà thuộc về người orchestrate AI để build đúng thứ. AI-Driven Development (AIDD): Một Vòng Lặp Ghép, Không Phải Thác Nước TDD ADD (Viết test -> AI generate code -> Lặp lại). The Engine: TDD và ADD chạy song song UDD SDD DDD Foundation: DDD, SDD, và UDD cung cấp context. Living Document Lưu ý: Mỗi pha đều có thể trigger quay ngược lại pha trước. A NotebookLM Tốc độ của AI là một cái bẫy nếu thiếu định hướng AI rất giỏi làm nhanh. Nếu bạn chưa biết mình đang làm cái gì, AI sẽ chỉ giúp bạn đi sai hướng nhanh hơn mà thôi. Framework này là các trạm kiểm soát chất lượng (Quality Gates) trước khi tăng tốc. THE BLIND AI PATH Vague Prompt Wrong Problem / UX Fail THE ORCHESTRATED PATH Structured Prompt DDD Domain-Driven Design SDD System Design Document UDD User Design Document TDD Test-Driven Development ADD (Tăng tốc) Success A NotebookLM Cộng đồng mã nguồn mở đang tụ hội về kiến trúc này Dữ liệu từ goodallist.com cho thấy các top trending repos tuần này map 1:1 với từng pha trong framework. DDD UDD @nexu-io/open-design (34.7k) Map với 'UDD' _ @anthropics/financial-services (16.6k) Map với 'DDD' > SDD TDD ADD @forrestchang/andrej-karpathy- skills (121k) Map với 'ADD' _ @addyosmani/agent-skills (36.7k) Map với 'SDD' / 'TDD' _ A NotebookLM Pha 1: DDD (Domain-Driven Design) Hiểu bài toán trước khi mở máy tính Trả lời: Actor là ai? Business rule nào bất biến? Bounded context nằm ở đâu? Human Output (Artifacts) Domain model Glossary Context map EventStorming AI Tooling & Trends [__] Combo: Claude Desktop + Cowork (Extract concepts từ hợp đồng/interview). Trend: anthroplcs/financial- services - Encode domain knowledge (investment banking, wealth management) vào AI agent qua file markdown & JSON. >_ [] A NotebookLM Pha 2: SDD (Spec-Driven Development) Nếu bạn không viết được spec - bạn chưa hiểu đủ để làm Spec chính là context đưa cho AI. Phải xác định rõ Acceptance criteria, Edge cases, và Assumptions trước khi code. Human Output (Artifacts) SPEC.md Acceptance checklist Data model draft AI Tooling & Trends [__] Trend: addyosmani/agent-skills (Workflow: SPECIFY -> PLAN -> TASKS -> IMPLEMENT). AI phải list toàn bộ assumptions để human review. [__] Trend: mattpocock/skills (Lệnh `grill-me` - AI liên tục hỏi để xóa bỏ ambiguity trước khi code). {} [] A NotebookLM Pha 3: UDD (UI/UX-Driven Development) Logic đúng mà UX sai vẫn là sản phẩm tệ Thiết kế User flow (happy/alternative paths) và UI states (loading, empty, error) trước khi code. Người dùng không đọc spec, họ dùng interface. Human Output (Artifacts) User flow diagram UI states spec DESIGN.md Clickable prototype AI Tooling & Trends [__] >_ Trend: nexu-io/open-design (Trending #7). 19 design skills + 71 design systems. Tính năng cốt lõi: Anti-AI-slop checklist & 5-dimensional self- critique (AI tự review UI của mình). {} [] A NotebookLM Pha 4: TDD (Test-Driven Development) ADD Biến spec và UX thành những thứ máy tính có thể kiểm tra Viết test trước, để nó fail. Đây là lưới an toàn cốt lõi khi AI sinh code. Không có test = không thể kiểm soát AI. Human Output (Artifacts) Test suite Coverage report X Failing tests (sẵn sàng cho ADD) AI Tooling & Trends [__] Trend: mattpocock/skills (/tdd skill enforce Red-Green-Refactor). [__] Trend: addyosmani/agent-skills (Beyoncé Rule: If you liked it, you should have put a test on it - Encode Google's test pyramid). [__] Model: NousResearch/hermes-agent cho test verification tự động. {}} A NotebookLM Pha 5: ADD (AI-Driven Development) Bây giờ mới dùng AI để code - và dùng đúng cách ADD không phải hồi AI rồi paste code. ADD là orchestrate AI có kiểm soát. Bạn là người chỉ huy, AI là người thực thi dựa trên context từ 4 pha trước. Human Output (Artifacts) Working code Passing tests Reviewed PR AI Tooling & Trends [__] Trend: addyosmani/agent-skills (Encode Google's engineering culture: Hyrum's Law, Shift Left). Trend: forrestchang/andrej- karpathy-skills (Focus vào failure môdes phổ biến của LLM khi code). {} [] A NotebookLM Ma trận rủi ro: Tại sao thứ này sống còn? Bỏ qua pha nào? Bỏ qua DDD A Bỏ qua SDD A Bỏ qua UDD A Bỏ qua TDD A ! Bỏ qua architecture gate trong ADD Hậu quả (Risk) Build sai bài toán Feature mờ hồ, thiếu edge case Logic đúng nhưng UX sai Code AI sinh ra không kiểm soát được Tốc độ cao nhưng entropy tăng vọt Dấu hiệu nhận biết (Symptoms) Chúng ta đã build xong nhưng khách hàng không dùng AI liên tục hỏi clarifying questions khi code User testing fail dù code chạy đúng Không biết feature có dùng không trừ khi test tay Codebase biến thành ball of mud sau 3 tháng A NotebookLM Phổ kỹ năng mới: Từ Thấu cảm đến Logic Kỹ sư phần mềm không còn sống ở cực Logic. Giá trị của con người đang dịch chuyển về phía thấu cảm nghiệp vụ và thiết kế trải nghiệm, trong khi AI đảm nhận phần thực thi logic. SDD chính là lớp dịch thuật (translation layer) nằm ở giữa. DDD UDD { SDD } TDD ADD Human Empathy & Business Context Translation Layer Machine Logic & Execution A NotebookLM Chuyển đổi mô thức: Sự trỗi dậy của SKILL.md Nhìn vào các GitHub trending repos, một kiến trúc xuất hiện: SKILL.md. Công việc của developer không còn là viết code. Công việc của bạn là viết Skills. Glossary SPEC.md DESIGN.md Test Suites Prompting (Nghiệp dư) Cố gắng ra lệnh cho AI viết app trong một đoạn chat. SKILL.md Skill-Based Orchestration (Kỹ Sư) Encode kinh nghiệm, judgment, workflows và exit criteria vào dạng Structured English mà AI agents có thể tuân thủ quán quán. A NotebookLM Người mới bắt đầu nên học gì? Học theo Năng lực, không theo Công cụ. Năng lực (Pha) Vai trò của Con người (Human Role) Vai trò của AI (AI Role) DDD (Đặt câu hỏi) Lắng nghe, phân tích, cấu trúc thông tin. Extract concepts, draft glossaries. SDD (Viết rõ ràng) Xác định assumptions, viết spec không ambiguity. Surface misunderstandings, verify requirements. UDD (Góc nhìn user) Empathy với user, visualize experience. Generate prototypes từ design system. TDD (Kiểm tra) Xác định What is Done?, tư duy hệ thống. Verify logic qua automation tests. ADD (Orchestrate) Chỉ huy, break task nhỏ, review critically. Thực thi mã tốc độ cao. {} [] A NotebookLM Những khoảng trống (R&D Đang Tiếp Diễn) Framework này là một bản thảo đang được thử nghiệm, thất bại, và tinh chỉnh. Vẫn còn nhiều câu hỏi mở: > Quy trình khởi đầu: Với junior hoàn toàn mới, DDD có quá trừu tượng không? > Tính linh hoạt: Có lightweight version nào cho startup environment cần move fast không? > Data Modeling: Giữa UDD và TDD, có cần một bước API contract riêng không? > Tooling: Làm sao port toàn bộ workflows này sang Cursor / Windsurf mượt mà nếu không dùng Claude Code? (Bản thảo R&D - Mọi góp ý đều được trân trọng để cùng xây dựng) A NotebookLM The Ultimate Question "Khi AI có thể viết code, giá trị của một người làm phần mềm nằm ở đâu?" Giá trị của bạn nằm ở: Khả năng thấu hiểu bài toán, năng lực thiết lập các trạm kiểm soát chất lượng, và nghệ thuật chuyển hóa Enginering Judgment thành Skills. (Bản thảo R&D - Mọi góp ý đều được trân trọng để cùng xây dựng) A NotebookLM