20 lời nhắc ChatGPT có thể được sử dụng trong đảm bảo chất lượng và QA | Bộ sưu tập các mẫu sao chép và dán tức thì (phiên bản 2026)

Những điểm chính của bài viết này - Một lời nhắc có thể loại bỏ 70% công việc thường ngày chiếm "thời gian suy nghĩ" của QA. ・20 bản tạo trường hợp kiểm thử, định dạng báo cáo lỗi và bản nháp tập lệnh tự động hóa được đăng với bản sao và dán ngay lập tức. - Bao gồm những cạm bẫy khi sử dụng tại hiện trường (xử lý thông tin mật, biện pháp chống ảo giác). ・Đối với những nhiệm vụ không thể hoàn thành chỉ với ChatGPT, chúng tôi cũng cung cấp hướng dẫn để quyết định xem có nên sử dụng công cụ khác hay không.

Hộp thông tin Ban biên tập

GPT-5 Auto có thể được sử dụng với số lần giới hạn

Hoàn toàn tương thích (cả trường hợp thử nghiệm và báo cáo lỗi đều được xuất ra bằng tiếng Nhật tự nhiên)

Được cung cấp bởi API ChatGPT. Có thể sử dụng để trả tiền cho mỗi lần sử dụng và nhúng công cụ nội bộ

Chọn không tham gia học dữ liệu và hỗ trợ SSO SAML với các gói Doanh nghiệp/Doanh nghiệp

Có thể (Sản phẩm có thể được sử dụng cho mục đích kinh doanh nhưng phải nhập thông tin mật theo quy định nội bộ)

Thiết kế thử nghiệm, định dạng báo cáo lỗi, dự thảo tự động hóa, hỗ trợ đánh giá

Xác nhận lần cuối: Ngày 31 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

Điều mà các kỹ sư QA thực sự muốn loại bỏ không phải là “thực hiện kiểm thử” mà là “các bước tiến tới thiết kế kiểm thử”. Đọc thông số kỹ thuật, tìm quan điểm, định dạng trường hợp, soạn thảo báo cáo lỗi và bản thảo đầu tiên của tập lệnh tự động hóa. Khi tôi áp dụng điều này vào ChatGPT, làn da của tôi có cảm giác như đang nổi trong 2 đến 3 giờ mỗi ngày.

Tuy nhiên, ngay cả khi bạn ném nó một cách cẩu thả, bạn cũng sẽ chỉ nhận được sự đáp trả cẩu thả. Có nhiều loại lời nhắc hoạt động trong trường này. Bài viết này tập trung vào 20 lời nhắc phổ biến hàng ngày trong công việc đảm bảo chất lượng và QA. Tất cả đều có thể được sao chép và dán, sắp xếp theo mục đích.

Ưu điểm và hạn chế thực tế của việc sử dụng ChatGPT trong QA

ChatGPT có hiệu quả trong QA ở giai đoạn ngược dòng của "đặc tả → phối cảnh → trường hợp → tập lệnh". Mặt khác, việc thực thi trên máy thực tế và kết nối thực tế là các lớp riêng biệt.

Giá trị mà ChatGPT mang lại cho hoạt động QA có thể được tóm tắt ở tính toàn diện của việc trích xuất phối cảnh và tốc độ định dạng văn bản. Nếu bạn đọc thông số kỹ thuật, nó sẽ dễ dàng tạo ra 20 giá trị ranh giới và những bất thường mà tâm trí con người thường bỏ qua. Xem lại nó nhanh hơn nhiều so với viết nó từ đầu.

Mặt khác, giả định rằng bạn không biết các thông số kỹ thuật khung hoặc tiêu chuẩn thử nghiệm nội bộ mới nhất. ChatGPT chỉ có kiến ​​thức chung kể từ năm 2026. Các quy tắc dành riêng cho dự án phải luôn được đóng gói kèm theo lời nhắc.

Nói tóm lại, năng suất QA sẽ tăng vọt trừ khi chúng ta phá bỏ sự phân chia vai trò giữa AI cho bản thảo đầu tiên và con người đưa ra quyết định cuối cùng.

ChatGPT là chatbot AI hỗ trợ trả lời câu hỏi, tạo văn bản, sắp xếp thông tin và tạo ý tưởng thông qua đối thoại tự nhiên. Bạn có thể thực hiện các tác vụ dựa trên văn bản như tóm tắt văn bản dài, soạn thảo email và đề xuất, dịch, diễn giải và sắp xếp chúng dưới dạng bảng trong khi trò chuyện. Chúng tôi còn cung cấp dịch vụ tạo mã lập trình, xác nhận nguyên nhân lỗi, giải thích nội dung học tập và tư vấn bằng hình ảnh. Nó phù hợp cho những người dùng muốn sử dụng nó cho nhiều mục đích khác nhau, từ nghiên cứu cá nhân đến hỗ trợ tạo và phát triển tài liệu kinh doanh.

5 giả định cần tuân theo trước khi viết lời nhắc

Việc tổ chức thông tin đầu vào quyết định 90% chất lượng của lời nhắc.

ChatGPT không phải là một siêu năng lực gia. Nếu bạn không vượt qua đoạn đặc tả, chức năng đích, mục tiêu chất lượng, môi trường đích và cấp độ kiểm tra (đơn/kết hợp/chấp nhận), nó sẽ chỉ trả về một mẫu chung. Điều này được gọi là "áp lực theo ngữ cảnh".

Điều kiện tiên quyết để tránh thất bại tại chỗ:

1. Không dán trực tiếp dữ liệu nhạy cảm (tên khách hàng và giá trị DB sản xuất bị che)
2. Định dạng các thông số kỹ thuật thành Markdown hoặc danh sách có dấu đầu dòng trước khi gửi chúng.
3. Đảm bảo chỉ định định dạng đầu ra (Bảng/JSON/Gherkin)
4. Thêm cấp độ kiểm tra và môi trường mục tiêu trong một dòng
5. Thêm cụm từ “Đặt câu hỏi trước khi viết về bất kỳ cơ sở chưa biết nào” mỗi lần.

Chỉ cần làm theo năm điểm sau, bạn có thể trải nghiệm sự khác biệt về chất lượng đầu ra.

Tôi cũng muốn đọc nó

TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)

TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng

Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

Lời nhắc 1: Tạo kế hoạch kiểm tra dự thảo trong 30 giây

Ngay sau khi khởi động một dự án mới, điều đầu tiên bạn cần là một bản phác thảo kế hoạch kiểm thử. Thành thật mà nói, viết lại từ đầu rất mệt mỏi.

あなたは経験10年以上のQAリードです。
以下のプロダクト概要から、テスト計画書のドラフトを作ってください。

# プロダクト概要
[ここに概要を貼る: 機能、対象ユーザー、リリース時期、技術スタック]

# 出力フォーマット
1. テストの目的（3行以内）
2. スコープ（含む/含まない を箇条書き、各5項目）
3. テストレベル別の戦略（単体/結合/E2E/受け入れ）
4. リスクと対応策（5項目、表形式）
5. リリース判定基準（Go/No-Go条件）

不明な前提があれば最大5問まで質問してから書いてください。

Chỉ bằng cách thêm ``Đặt câu hỏi trước khi viết'', số lượng mẫu chung bị loại bỏ sẽ giảm đáng kể. Nó đơn giản nhưng hiệu quả.

Lời nhắc 2: Trích xuất các khía cạnh kiểm thử một cách toàn diện từ thông số kỹ thuật

Thiếu quan điểm trong đánh giá đặc tả là sai sót đau đớn nhất trong QA. Hãy để AI lo việc này trước.

以下の仕様書を読み、テスト観点をマインドマップ風に階層化してください。

# 仕様書
[仕様書本文を貼る]

# 抽出する観点カテゴリ
- 機能観点（正常系・異常系・境界）
- 非機能観点（性能・セキュリティ・可用性・アクセシビリティ）
- データ観点（型・量・形式・タイミング）
- UI/UX観点（表示・操作・遷移）
- 環境観点（OS・ブラウザ・デバイス・回線）

各観点に対し「なぜこの観点が必要か」を1行で添えてください。
合計40-60観点を目標。

Bí quyết là chỉ định số 40-60. Nếu bạn viết một cách mơ hồ là "đầy đủ", bạn sẽ có 10 mục.

Tại sao “khai thác phối cảnh” là đòn bẩy lớn nhất trong QA

Bất cứ ai cũng có thể chạy thử nghiệm. Thiết kế là cốt lõi của QA.

Khai thác phối cảnh là một quá trình điển hình có thể dễ dàng được cá nhân hóa. Tri thức ngầm trở thành tri thức rõ ràng khi AI được sử dụng để thể hiện các khuôn mẫu mà các cựu chiến binh vận hành trong đầu họ. Nó cũng có thể được sử dụng làm tài liệu đào tạo cho nhân viên QA mới.

Các con số này là phạm vi hướng dẫn (tính đến tháng 4 năm 2026) dựa trên các cuộc phỏng vấn với nhiều kỹ sư QA của ban biên tập. Mặc dù sự khác biệt là lớn tùy thuộc vào quy mô của dự án, nhưng có xu hướng nhất quán là hiệu quả giảm thiểu sẽ lớn hơn đối với các công việc thường ngày.

Lời nhắc 3: Tạo hàng loạt trường hợp thử nghiệm ở định dạng bảng

Khi bạn đã có quan điểm, bước tiếp theo là những trường hợp cụ thể. Nếu bạn xuất nó ở định dạng bảng, nó có thể được chuyển trực tiếp đến công cụ quản lý kiểm tra.

以下の観点リストから、テストケースを表形式で生成してください。

# 観点リスト
[観点を貼る]

# 出力カラム
| ID | 大項目 | 中項目 | 前提条件 | 操作手順 | 期待結果 | テストデータ | 優先度(H/M/L) |

# ルール
- 1観点につき最低3ケース（正常/異常/境界）
- 操作手順は番号付きで「Aさんが〜する」形式
- 期待結果は検証可能な具体的事実で書く（「正しく動く」禁止）
- 優先度の判定基準: H=主要機能の正常系、M=異常系・境界、L=表示崩れ・装飾

Lệnh cấm “hành động đúng mực” có tác dụng khiêm tốn. Kết quả mong đợi không rõ ràng sẽ luôn gây ra vấn đề trong quá trình thực hiện.

Lời nhắc 4: Tự động xác định các phép thử giá trị biên

Rò rỉ các giá trị ranh giới là nơi sinh sản của lỗi. Nghiền nát nó một cách máy móc.

以下の入力項目について、境界値テストの値を洗い出してください。

# 入力項目仕様
- 項目名: ユーザー名
- 型: 文字列
- 制約: 1〜50文字、半角英数字とアンダースコアのみ
- 必須: はい

# 出力フォーマット（表）
| カテゴリ | 入力値 | 期待結果 | 観点 |
| 境界（下限-1） | "" | エラー: 必須 | 必須チェック |
| 境界（下限） | "a" | 成功 | 最小長 |
...

カテゴリ: 境界（下限-1）、境界（下限）、境界（下限+1）、境界（上限-1）、境界（上限）、境界（上限+1）、無効値（型違反）、無効値（文字種違反）、無効値（NULL/空白）
最低15ケース。

Việc phân vùng tương đương và phân tích giá trị biên có thể được hoàn thành chỉ trong một lần với cuốn sách này. Hữu ích.

Lời nhắc 5: Định dạng báo cáo lỗi thành dạng có thể tái tạo

Chuyển những lời thì thầm của Slack như "Nó không hoạt động" hoặc "Có gì đó kỳ lạ" thành những tấm vé hợp lệ.

以下の状況メモを、開発者がそのまま再現できるバグレポート形式に整形してください。

# 状況メモ
[Slackやメモの生テキストを貼る]

# 出力フォーマット
## タイトル
[一行で症状を要約、「〜できない」「〜が表示される」形式]

## 環境
- OS / ブラウザ / バージョン / デバイス
- アカウント種別

## 再現手順
1. ...
2. ...
3. ...

## 期待動作
[何が起きるべきか、検証可能な形で]

## 実際の動作
[何が起きたか、画面の文言や挙動を具体的に]

## 再現性
[毎回/たまに/一度きり、確率を記載]

## 影響範囲
[他機能への波及の有無]

## 補足
[ログ・スクショの有無、関連チケット]

不明な前提があれば質問してから書いてください。

Điều này có nghĩa là 3 phút cho mỗi trường hợp → 30 giây cho mỗi trường hợp. Nó cũng có tác dụng đáng kể trong việc cải thiện chất lượng báo cáo lỗi.

Lời nhắc 6: Phân tích nguyên nhân gốc rễ của thất bại (5Tại sao)

Hãy gói gọn phân tích tại sao-tại sao của bạn vào các khung thay vì các ý tưởng ngẫu nhiên.

以下の不具合について、5Whys分析を行ってください。

# 不具合
[症状と発生条件を貼る]

# 出力
## 直接原因（Why 1〜5）
1. なぜ発生したか: ...
2. なぜそれが起きたか: ...
3. ...
4. ...
5. ...

## 真の原因（根本原因）
[5回目の答えを基に、組織・プロセス・技術のどこに問題があるか]

## 再発防止策
- 短期（即日対応）
- 中期（1-2週間）
- 長期（プロセス改善）

## 同種バグが潜む可能性のある箇所
[類似ロジックを持つ機能や、影響範囲の推定]

Điều quan trọng là chia nó thành ba trục: tổ chức, quy trình và công nghệ. Đừng để nó kết thúc bằng “những sai lầm cá nhân”.

Lời nhắc 7: Tự động tạo các trường hợp kiểm thử API từ thông số kỹ thuật

Tạo trường hợp từ thông số kỹ thuật API REST (OpenAPI hoặc Markdown).

以下のAPI仕様から、テストケースを生成してください。

# API仕様
[OpenAPI YAMLまたは仕様書本文を貼る]

# 出力フォーマット（curl + 期待レスポンス）
## ケース1: [概要]
<strong>リクエスト:</strong>

cuộn tròn -X POST 'https://api.example.com/v1/users' -H 'Content-Type: application/json' -d '{...}'

<strong>期待レスポンス:</strong>
- ステータス: 201
- レスポンスボディ: {...}
- 検証ポイント: ...

# カバー範囲
- 正常系（最小/最大パラメータ）
- 異常系（必須欠落、型違反、値域外、認証なし、権限不足）
- 境界値（数値範囲、文字列長、配列要素数）
- セキュリティ（SQLインジェクション試行、XSS、過大ペイロード）

合計20ケース以上。

Điều quan trọng là phải kết hợp bảo mật ngay từ đầu. Thêm nó sau này dễ xảy ra tai nạn.

Lời nhắc 8: Bản thảo kịch bản E2E của nhà viết kịch

Sẽ nhanh hơn nếu để bản nháp đầu tiên của tập lệnh tự động hóa cho ChatGPT và yêu cầu xem xét thủ công.

以下のテストケースを、Playwright (TypeScript) のスクリプトに変換してください。

# テストケース
タイトル: [タイトル]
前提条件: [前提]
操作手順:
1. ...
2. ...
期待結果: ...

# 出力ルール
- セレクタは `data-testid` を最優先、なければ `role + name`
- 待機は明示的（`waitForLoadState`, `waitForResponse`）、`waitForTimeout` 禁止
- アサーションは `expect().toHaveText()` など意味のあるものを使う
- 共通処理は `beforeEach` に抽出
- 1ファイル内にコメントで「セレクタ要確認」を残す

# 出力構造
import { test, expect } from '@playwright/test';
test.describe('[機能名]', () => {
  test.beforeEach(...);
  test('[ケース名]', async ({ page }) => {
    ...
  });
});

Thực tế trong lĩnh vực này là người chọn phải để lại nhận xét yêu cầu xác nhận. Nó sẽ không ở dạng cuối cùng cho đến khi bạn nhìn thấy DOM thực tế.

Lời nhắc 9: Tạo dữ liệu thử nghiệm hàng loạt (được che giấu)

Bài kiểm tra yêu cầu dữ liệu “hợp lý nhưng hư cấu”.

以下のスキーマに沿って、テスト用のダミーデータを30件生成してください。

# スキーマ
- name: 日本人の氏名（漢字、ふりがな）
- email: 形式は有効だが実在しないドメイン（@example.com系）
- phone: 080/090/070 で始まる11桁
- address: 都道府県＋市区町村レベルまで（番地は無し）
- birth_date: 1960-2005の範囲
- role: admin/editor/viewer のいずれか

# 出力形式
JSON配列、フォーマット済み、各レコードに id (UUID v4 を装った形式) を含める

# 注意
実在の人物・企業名は使わない。著名人の氏名も避ける。

Nếu bạn không chỉ định "Không sử dụng tên của người hoặc công ty thật", tên của những người nổi tiếng có thể bị lẫn vào.

Lời nhắc 10: Xem xét Tiêu chí Chấp nhận (AC)

Kiểm tra AC được viết bởi PdM từ góc độ QA.

あなたはシニアQAです。以下の受け入れ基準（AC）をレビューし、テスタビリティの観点で問題点を指摘してください。

# 受け入れ基準
[ACを貼る]

# レビュー観点
- 検証可能性（数値・閾値・条件が明確か）
- 網羅性（正常系・異常系・境界の漏れ）
- 一貫性（用語・状態名の揺れ）
- スコープ（何を含み何を含まないか）
- 依存関係（他機能・他ACとの関係）

# 出力
| 観点 | 該当ACの引用 | 問題点 | 改善提案 |

最後に「このAC全体の判定: 通過 / 要修正 / 要差し戻し」を理由付きで。

Nó sẽ phục vụ như một nền tảng để thảo luận giữa PdM và QA. Điều quan trọng là phải xuất hiện công khai.

Làm cách nào để sử dụng ChatGPT, Claude và Gemini?

Mỗi nhiệm vụ QA đều có những điểm mạnh khác nhau. Tốt hơn là không nên dính vào một công cụ.

ChatGPT có sự cân bằng tốt giữa việc tạo bảng và tạo mã, đồng thời rất hữu ích cho các bảng trường hợp thử nghiệm và bản nháp đầu tiên của tập lệnh Playwright. Định dạng văn bản (dọn dẹp báo cáo lỗi) cũng tạo ra tiếng Nhật tự nhiên. Mặt khác, khi tất cả các thông số kỹ thuật dài được xử lý cùng một lúc thì nửa sau có xu hướng trở nên cẩu thả.

Điểm mạnh của Claude là khả năng hiểu các thông số văn bản dài. Đôi khi việc trích xuất các quan điểm từ một tài liệu đặc tả 100 trang là thích hợp. Gemini rất hữu ích trong những trường hợp việc tích hợp Google Workspace hữu ích. Nếu bạn muốn sửa đổi trực tiếp các trường hợp kiểm thử bảng tính thì đây là một tùy chọn.

Để có cái nhìn so sánh chi tiết hơn, bạn cũng có thể tham khảo Hướng dẫn đầy đủ và Hướng dẫn Meta AI của Felo.

Claude là một chatbot AI được phát triển bởi Anthropic, hỗ trợ hiểu, tạo, tóm tắt và phân tích văn bản theo cách trò chuyện tự nhiên. Nó có thế mạnh trong việc đọc các văn bản dài và sắp xếp các vấn đề, đồng thời có thể tóm tắt nội dung giấy tờ, hợp đồng, báo cáo, biên bản, v.v. và rút ra những điểm và rủi ro quan trọng. Chúng tôi cũng có thể trợ giúp soạn thảo email, đề xuất và tài liệu kinh doanh, diễn giải văn bản và tư vấn về quy tắc. Nó phù hợp cho các cá nhân và người dùng doanh nghiệp muốn hợp lý hóa việc nghiên cứu, viết và tạo tài liệu kinh doanh đồng thời nhấn mạnh tính chính xác và giải thích chi tiết.

Lời nhắc 11: Tạo một điều lệ thử nghiệm thăm dò

Thiết kế các bài kiểm tra thăm dò theo thời gian.

以下の機能について、探索的テストのチャーターを作ってください。

# 対象機能
[機能名と概要]

# 出力フォーマット
## チャーター名
[1行で目的]

## ミッション
[何を発見するためか、3行以内]

## 探索エリア
- エリア1: [どこを]
- エリア2: ...
- エリア3: ...

## ヒューリスティック（使う発想ツール）
- SFDIPOT（Structure/Function/Data/Interface/Platform/Operation/Time）の中から該当するもの
- 異常な使い方の仮説3つ

## タイムボックス
[60分 / 90分 / 120分]

## 終了時の記録項目
- 発見した問題（重要度別）
- カバーした領域
- カバーできなかった領域と理由
- 次回への申し送り

Bí quyết là đảm bảo bạn sẽ viết tin nhắn cho lần sau. Tính liên tục là chìa khóa để thử nghiệm thăm dò.

Lời nhắc 12: Xác định phạm vi kiểm tra hồi quy

Khi có PR vi sai xuất hiện, hãy quyết định nơi thực hiện kiểm tra hồi quy.

以下のコード変更内容から、リグレッションテストの対象範囲を判定してください。

# 変更内容
[PRの差分サマリ、または変更したファイル一覧と概要を貼る]

# 出力
## 直接影響範囲
[変更したコード自体の動作確認項目]

## 間接影響範囲（依存関係）
| 機能 | 依存の根拠 | テスト優先度 |

## 横断的観点
- 認証/認可への影響
- データベーストランザクションへの影響
- 外部API連携への影響
- パフォーマンスへの影響

## 推奨するリグレッション範囲
- マスト（必ず実行）
- 推奨（時間があれば）
- 不要（影響なしと判断、理由を記載）

## 自動テストでカバー済みか
[既存の自動テストで足りる範囲と、手動が必要な範囲の切り分け]

Điều quan trọng là yêu cầu họ viết ra lý do tại sao việc đó là “không cần thiết”. Trở thành điểm phân định trách nhiệm về rò rỉ.

Lời nhắc 13: Thiết kế kịch bản kiểm thử hiệu năng

Kịch bản kiểm tra tải cấu trúc.

以下のシステムについて、パフォーマンステストのシナリオを設計してください。

# システム概要
[アクセス想定、主要機能、技術スタック]

# 出力
## 想定ワークロード
| シナリオ | ユーザー比率 | 主要操作 | 想定TPS |

## 負荷パターン
- 平常負荷（baseline）: ...
- ピーク負荷（peak）: ...
- ストレス負荷（stress）: ...
- 持続負荷（soak）: ...

## 計測指標とSLO
| 指標 | 目標値 | 計測方法 |
| レスポンスタイム(p95) | <500ms | ... |
| エラー率 | <0.1% | ... |
| スループット | >100TPS | ... |
| リソース使用率 | CPU<70% | ... |

## ボトルネック仮説と検証方法
[DBコネクション、外部API、キャッシュなどの仮説]

## 中止条件
[テストを止めるべき閾値]

Chìa khóa để ngăn ngừa tai nạn sản xuất trước tiên là xác định "điều kiện hủy bỏ".

Lời nhắc 14: Xác định các quan điểm kiểm tra bảo mật

Áp dụng phối cảnh OWASP cho dự án.

以下のWebアプリケーションについて、セキュリティテストの観点を洗い出してください。

# アプリ概要
[機能、認証方式、扱うデータの種類]

# 出力フォーマット
| OWASP TOP10 カテゴリ | 該当する自社の機能 | テスト観点 | 検証方法 |

# カバー範囲
- 認証・認可（パスワードポリシー、セッション管理、権限分離）
- インジェクション（SQL、コマンド、XSS、CSRF）
- データ保護（暗号化、PII取扱、ログマスキング）
- 設定ミス（HTTPヘッダ、CORS、エラーメッセージ）
- 依存関係（ライブラリの既知脆弱性）
- ログ・監視（不審アクセスの検知）

各観点に「自動化可能/手動必須」のフラグを付ける。

Cờ "Có thể tự động hóa/Yêu cầu thủ công" là cơ sở để quyết định có nên kết hợp CI hay không.

Lời nhắc 15: Danh sách kiểm tra khả năng sử dụng

Hệ thống hóa đánh giá heuristic.

以下の画面について、ユーザビリティチェックを行ってください。

# 画面情報
[画面の目的と主要要素を貼る、可能ならスクショの説明を添える]

# 評価基準（ニールセンの10原則）
1. システム状態の可視性
2. システムと実世界の一致
3. ユーザーの自由と制御
4. 一貫性と標準
5. エラー予防
6. 想起ではなく認識
7. 柔軟性と効率性
8. 美的でミニマルなデザイン
9. エラーからの回復
10. ヘルプとドキュメント

# 出力
| 原則 | 該当箇所 | 問題点 | 重大度(H/M/L) | 改善提案 |

最後に総合所感を3行以内で。

Việc áp dụng 10 nguyên tắc một cách máy móc có khả năng tái tạo cao hơn so với đánh giá cá nhân.

Lời nhắc 16: Tạo báo cáo thử nghiệm dự thảo

Yêu cầu AI phác thảo một báo cáo thử nghiệm khi kết thúc quá trình lặp lại.

以下のテスト実施結果から、テスト報告書のドラフトを作ってください。

# 実施結果（生データ）
[ケース数、Pass/Fail/Block数、検出バグ一覧、未消化ケースの理由などを貼る]

# 出力構造
## エグゼクティブサマリ（3行以内、リリース可否の見解付き）

## 実施実績
| 項目 | 計画 | 実績 | 差分 | 備考 |

## 検出した不具合
| 重大度 | 件数 | 修正済 | 残存 | 残存リスク評価 |

## 残存リスク
[本番リリースに踏み切る場合のリスクを3つ以内で]

## 学び・改善提案
[次イテレーションへの申し送り]

## リリース推奨判定
[Go / No-Go / 条件付きGo、理由付き]

Đó là ý nghĩa của lĩnh vực này để lại tùy chọn "Đi có điều kiện". Đó không phải là một thế giới chỉ có 100% hoặc 0%.

Lời nhắc 17: Danh sách kiểm tra đánh giá thông số kỹ thuật

Đánh giá đặc tả cấu trúc trước khi bắt đầu phát triển.

以下の仕様書を、QA観点でレビューしてください。

# 仕様書
[仕様書を貼る]

# レビュー観点
## 完全性
- 正常系の全フローが書かれているか
- 異常系の振る舞いが定義されているか
- データの型・範囲・必須有無が明確か

## 一貫性
- 同じ概念に同じ用語を使っているか
- 状態遷移に矛盾がないか
- 他機能との関係が明示されているか

## テスタビリティ
- 動作の検証方法が想定できるか
- 観測可能な指標があるか
- 再現可能な手順で書かれているか

# 出力
| 観点 | 該当箇所 | 問題レベル(致命/重要/軽微) | コメント |

最後に「この仕様で開発開始可能か」の判定とその理由を記載。

Nếu thậm chí một vấn đề được phát hiện là nghiêm trọng, chúng tôi sẽ sửa các thông số kỹ thuật và bắt đầu phát triển. Điều này một mình sẽ làm giảm việc làm lại.

Lời nhắc 18: Đánh giá chiến lược kiểm thử (Tự kiểm tra)

Hãy để AI chạy qua chiến lược thử nghiệm mà bạn đã viết.

あなたは外部のQAコンサルタントです。以下のテスト戦略を批判的にレビューしてください。

# テスト戦略
[戦略文書を貼る]

# 観点
- リスクベースで優先順位がついているか
- 各テストレベルのカバー範囲に重複・漏れがないか
- 自動化と手動の役割分担が合理的か
- 環境・データ・スケジュールの制約を考慮しているか
- 関係者（PdM、開発、運用）の合意が取りやすい構造か

# 出力
## 強み（3点）
## 弱み・リスク（3点）
## 致命的な欠陥（あれば）
## 改善提案（具体的に3つ）
## 総合評価（A/B/C/D + 理由）

Nếu nêu rõ “góc nhìn của chuyên gia tư vấn bên ngoài” bạn sẽ nhận được những nhận xét vô nghĩa. Đây chính là thế mạnh của ChatGPT.

Lời nhắc 19: Ước tính lợi tức đầu tư (ROI) của tự động hóa thử nghiệm

Trả lời câu hỏi “Có đáng để tự động hóa việc này không?” với những con số.

以下のテストケース群について、自動化の費用対効果を試算してください。

# 入力情報
- テストケース数: [N件]
- 1ケースの手動実行時間: [X分]
- 1ケースの自動化開発時間（推定）: [Y時間]
- 自動化スクリプトの想定メンテナンス時間: [月Z時間]
- 想定実行頻度: [週/イテレーション/リリース]
- プロジェクトの想定期間: [Mヶ月]

# 出力
## 損益分岐点（何回実行すれば元が取れるか）
## Mヶ月後の累積削減時間
## 推奨判定（自動化推奨 / 部分自動化 / 手動継続）
## 自動化対象から除外を推奨するケース（変更頻度が高い、UIが不安定など）
## 自動化の優先順位上位5ケース

Hãy chắc chắn trình bày các trường hợp được khuyến khích loại trừ. Tự động hóa mọi thứ không phải là câu trả lời.

Lời nhắc 20: Đề xuất cải thiện quy trình QA

Đề xuất cải tiến hồi cứu.

以下のプロジェクトの現状から、QAプロセス改善案を提案してください。

# 現状
- チーム構成: ...
- 現在のテスト実施フロー: ...
- 現在の課題（KPT のProblem）: ...
- 直近のリリースで起きた問題: ...

# 出力
## 短期改善（1-2週間で着手可能）
| 課題 | 改善案 | 期待効果 | 実施難易度 |

## 中期改善（1-3ヶ月）
[同上のフォーマット]

## 長期改善（3ヶ月以上）
[同上のフォーマット]

## やらない方が良いこと（アンチパターン）
[流行りに飛びつきがちな施策で、このチームには合わないもの]

## 推奨する次の一手（一つだけ）
[実施難易度と効果のバランスで最良の一手]

Thật tuyệt khi khiến mọi người nghĩ về những điều tốt hơn là không nên làm. AI rất giỏi trong việc diễn đạt các khuôn mẫu phản đối bằng lời nói.

Một bộ sưu tập các mẫu có thể được sử dụng trong các lĩnh vực khác ngoài QA

Các kỹ thuật prompt được mài giũa trong QA cũng có thể được áp dụng cho các ngành nghề khác.

Ví dụ: để tạo văn bản, cách sử dụng Felo rất hữu ích và để kiểm tra hình ảnh, hướng dẫn Sora AI và so sánh ComfyUI với Stable Diffusion sẽ đưa ra gợi ý. Nếu bạn đang xem xét việc tự động hóa phân tích ảnh chụp màn hình, bạn cũng có thể muốn đọc So sánh công cụ AI OCR.

Nếu gặp khó khăn trong việc lựa chọn giữa nhiều dịch vụ AI, bạn có thể có được bức tranh tổng thể với Hướng dẫn đầy đủ về Meta AI.

Các biện pháp đối phó ảo giác và cạm bẫy an ninh

Khi sử dụng AI trong QA, trước tiên hãy ghi lại những quả mìn chắc chắn sẽ mắc phải trên thực địa.

Ảo giác (xuất ra lỗi thực tế): ChatGPT phun ra những "lời bịa ra thông tin nghe rất hợp lý" không chút do dự. Đặc biệt là tên API của các thư viện nội bộ, các chức năng dành riêng cho khung và thông số kỹ thuật phiên bản mới nhất. Những điều này yêu cầu xác nhận 100%. Đây là lý do tại sao chúng tôi đưa vào gợi ý “Đặt câu hỏi về những tiền đề chưa biết trước khi viết chúng ra”. Đây là một biện pháp phòng thủ.

Rò rỉ thông tin bí mật: Với các gói miễn phí và Plus của ChatGPT, có khả năng dữ liệu đầu vào sẽ được sử dụng cho việc học tập (trừ khi bạn đặt cài đặt từ chối). Chính thức tuyên bố rằng các gói Kinh doanh/Doanh nghiệp không đủ điều kiện để học theo mặc định. Việc dán dữ liệu sản xuất, thông tin khách hàng và hợp đồng sẽ là một vấn đề trừ khi bạn có hợp đồng Doanh nghiệp hoặc LLM nội bộ.

Bản quyền/Giấy phép: Liên quan đến quyền đối với các tập lệnh và tài liệu thử nghiệm được tạo ra, theo điều khoản sử dụng của OpenAI, ``quyền sở hữu kết quả đầu ra thuộc về người dùng.'' Tuy nhiên, khả năng vi phạm bằng sáng chế hoặc giấy phép của công ty khác không phải là không. Các tập lệnh tự động hóa mã yêu cầu sự chú ý đặc biệt khi kết hợp với mã nguồn mở bên ngoài.

Ban biên tập Phán quyết

Việc đưa ChatGPT vào hoạt động QA không còn là vấn đề phải lựa chọn giữa “làm và không làm”. Vấn đề mấu chốt là “nó nên được kết hợp trong quy trình nào và như thế nào?”

Từ quan điểm của ban biên tập, việc bắt đầu bằng ba bước định dạng báo cáo lỗi, tạo bảng trường hợp kiểm thử và xem xét tiêu chí chấp nhận là cực kỳ hiệu quả về mặt chi phí. Nó có thể được áp dụng chỉ trong 30 phút mỗi ngày và bạn có thể cảm nhận được tác dụng trên làn da của mình sau một tuần. Mặt khác, việc tạo tập lệnh tự động hóa hoàn toàn tự động và xác minh bằng kết nối trực tiếp tới cơ sở dữ liệu sản xuất hiện chưa tốt lắm và gây ra nhiều rắc rối hơn.

Tôi tin rằng mối đe dọa lớn nhất đối với các kỹ sư QA ở độ tuổi trung niên không phải là AI sẽ lấy đi công việc của họ mà là họ sẽ có năng suất gấp đôi so với các QA cùng độ tuổi thành thạo AI. Miễn là bạn có sẵn một mẫu sao chép-dán thì sẽ có rất ít lựa chọn để không sử dụng nó. Mặt khác, những QA mới vào nghề dựa vào đầu ra AI theo mệnh giá có thể sẽ gặp nhiều tình huống hơn trong tương lai do Bẫy ảo giác.

Nói cách khác, bản chất của QA dựa trên AI là đòn bẩy để “suy nghĩ nhanh hơn và sâu hơn” chứ không phải là công cụ để kiểm soát tư duy. Sẽ có sự khác biệt lớn về các chỉ số chất lượng sáu tháng sau giữa các nhóm có thể tuân thủ ranh giới này và những nhóm không thể.

Những điểm cần xem trong thực tế

Chúng tôi đã tổng hợp những ấn tượng trung thực từ góc nhìn của ban biên tập từ các nhóm đang thực sự vận hành 20 lời nhắc trong lĩnh vực QA (tóm tắt các cuộc phỏng vấn với nhiều nhóm, được thực hiện vào tháng 5 năm 2026).

Ý kiến ​​nhất trí là, ``Chúng tôi không thể bỏ qua việc định dạng báo cáo lỗi.'' Quá trình sao chép, thường mất 15 phút cho mỗi trường hợp, nay đã giảm xuống chỉ còn dưới 3 phút. Đối với một nhóm xử lý 20 báo cáo lỗi mỗi tuần, chỉ riêng việc đó có thể tiết kiệm hơn 15 giờ mỗi tháng.

Mặt khác, có nhiều người nói rằng ``việc tạo bản nháp đầu tiên của tập lệnh tự động không hữu ích như mong đợi.'' Bộ chọn có thể là hư cấu hoặc quá trình chờ đợi có thể cẩu thả. Tuy nhiên, nó vẫn được chấp nhận vì nó “nhanh hơn viết từ đầu”.

Điều đáng ngạc nhiên là mọi người nói rằng việc “tự xem xét các chiến lược thử nghiệm” rất hữu ích. Thật khó để chỉ trích chiến lược của chính bạn từ góc nhìn của người khác, nhưng nếu bạn để AI đóng vai trò “nhà tư vấn bên ngoài” thì nó sẽ cho bạn những phản hồi trung thực. Thành thật mà nói, đây là một kết quả ngoài mong đợi.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

• So sánh ChatGPT và Claude
• So sánh ChatGPT và Gemini
• So sánh ChatGPT và Copilot
• So sánh Claude vs Gemini
• Danh sách các lựa chọn thay thế ChatGPT
• Danh sách các lựa chọn thay thế Claude

Gemini là trợ lý AI tương tác do Google cung cấp và là chatbot AI hỗ trợ trả lời câu hỏi, viết câu, tóm tắt và tạo ý tưởng dưới dạng trò chuyện. Nó có thể đọc nội dung không chỉ từ văn bản mà còn từ hình ảnh và tệp, đồng thời có thể được sử dụng để sắp xếp các điểm chính của tài liệu, văn bản email nháp, cách diễn đạt lại cụm từ, v.v. Nó cũng hỗ trợ các câu trả lời dựa trên thông tin tìm kiếm của Google và tích hợp với các dịch vụ của Google như Gmail, Google Docs và Google Drive. Đối với các cá nhân và nhóm thường làm việc hoặc học tập trong môi trường Google, ưu điểm là dễ dàng thực hiện từ nghiên cứu đến sáng tạo trong cùng một quy trình.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Câu hỏi: Tôi có thể đưa các trường hợp thử nghiệm được tạo bằng ChatGPT vào sản xuất không?

A. Chúng tôi khuyên bạn không nên đi xe mà không xem xét lại. Có nguy cơ thiếu quan điểm, hiểu sai thuật ngữ cụ thể của từng lĩnh vực và ảo giác. Theo nguyên tắc chung, kỹ sư QA sẽ xem xét trước khi tuyển dụng. Đừng bỏ qua quan điểm “bản phác thảo đầu tiên là do AI thực hiện, nhưng quyết định cuối cùng là do con người đưa ra”.

H. Có được phép gửi thông số kỹ thuật bao gồm thông tin bí mật hoặc dữ liệu khách hàng không?

A. Không được khuyến nghị cho các gói ChatGPT Free/Plus. Quan chức của OpenAI tuyên bố rằng các gói Doanh nghiệp/Doanh nghiệp không đủ điều kiện để học theo mặc định (kể từ tháng 4 năm 2026). Khi xử lý dữ liệu sản xuất, hợp đồng Doanh nghiệp hoặc LLM nội bộ là điều kiện tiên quyết.

H. Cái nào phù hợp nhất để đảm bảo chất lượng: ChatGPT, Claude hoặc Gemini?

A. Nó phụ thuộc vào việc sử dụng. ChatGPT ổn định cho các bảng trường hợp thử nghiệm và bản nháp mã đầu tiên. Claude có hiểu biết sâu sắc về các thông số kỹ thuật của văn bản dài. Gemini nếu bạn muốn tận dụng khả năng tích hợp Workspace. Cách tốt nhất kể từ năm 2026 là sử dụng các công cụ khác nhau tùy theo nhiệm vụ, thay vì tập trung vào một công cụ.

Hỏi. Cách tốt nhất để chia sẻ lời nhắc với nhóm của tôi là gì?

A. Việc thu thập một tập hợp các lời nhắc trong Notion hoặc Confluence và kiểm soát chất lượng bằng cách sử dụng các đánh giá giống như yêu cầu kéo là thực tế. Lời nhắc được coi là "tài sản" giống như mã và nếu bạn có thể theo dõi ai đã cải thiện chúng, bạn có thể ngăn chúng trở thành cá nhân hóa.

Hỏi. Tôi phát hiện ra một điểm quan trọng bị bỏ sót trong trường hợp thử nghiệm do AI tạo. Làm thế nào để cải thiện?

A. Sẽ hiệu quả hơn khi thêm "các trường hợp rò rỉ trong quá khứ" làm ví dụ vào bên nhắc. Việc thêm "Đảm bảo bao gồm các quan điểm sau: [Danh sách các quan điểm bị thiếu]" sẽ cải thiện độ chính xác của việc tạo từ lần tiếp theo trở đi. Phiên bản lời nhắc của bạn.

Câu hỏi: Việc tạo tập lệnh tự động hóa thử nghiệm có độ chính xác như thế nào?

A. Thực tế là 70-80% cấu trúc là đúng, nhưng bộ chọn và xử lý dự phòng cần được sửa đổi. Nó nhanh hơn viết từ đầu, nhưng sẽ thất bại nếu bạn cố chạy nó mà không sửa đổi. Câu trả lời đúng là sử dụng nó với ý định xem xét lại.

Q. Ngay cả khi tôi sử dụng lời nhắc, tôi cũng không nhận được kết quả tốt. Có lời khuyên nào không?

A. 90% là việc sắp xếp thông tin đầu vào. Có thể thực hiện cải tiến theo ba cách: định dạng các thông số kỹ thuật thành danh sách có dấu đầu dòng trước khi bàn giao, làm rõ định dạng đầu ra và đặt câu hỏi về các giả định không rõ ràng. Điều này có nhiều khả năng là do thiếu ngữ cảnh hơn là do sự cố với lời nhắc.

H. Công việc của kỹ sư QA có bị AI đảm nhiệm không?

A. Trong ngắn hạn, nhu cầu về "kỹ sư QA kết hợp AI" sẽ tăng lên. Mặc dù các nhiệm vụ đơn giản trong việc thực hiện kiểm thử ngày càng được tự động hóa nhưng con người sẽ tiếp tục đóng vai trò thiết kế chiến lược, đánh giá rủi ro và người gác cổng chất lượng trong thời điểm hiện tại. Giải pháp thực sự là trở thành bậc thầy về AI.

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

• ChatGPT — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Claude — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Gemini — Trang web chính thức (xem chi tiết)

Lưu ý: Tên và giá mẫu AI trong bài viết này dựa trên thông tin công khai từ tháng 4 đến tháng 6 năm 2026. Vui lòng tham khảo trang web chính thức của từng công ty để biết thông tin mới nhất. Câu nói "Tôi đã thử sử dụng nó" dựa trên các cuộc phỏng vấn và tổng hợp thông tin công khai của ban biên tập chứ không phải là trải nghiệm trực tiếp của một cá nhân cụ thể.

Bài viết liên quan

• Nâng cao hiệu quả hoạt động QA với AI | Các bước thực hiện và cạm bẫy để lấy lại 10 giờ mỗi tháng (ấn bản năm 2026)
• Lời nhắc là gì? Tìm hiểu cách viết hướng dẫn cho AI bằng 5 yếu tố
• [Mới nhất 2026] 12 cách sử dụng ChatGPT nâng cao hiệu quả công việc | Với lời nhắc sao chép và dán
• 20 lời nhắc ChatGPT có thể được sử dụng trong SCM/hậu cần | Sao chép và dán nguyên trạng (phiên bản 2026)
• 20 lời nhắc ChatGPT có thể được sử dụng cho quan hệ IR/Nhà đầu tư | Bộ sưu tập các mẫu sao chép và dán tức thì (phiên bản 2026)