Czy BDD ma jeszcze sens?

BDD - fundament, który się rozszedł

Na poziomie idei BDD nigdy nie było wyłącznie narzędziem testowym. Miało pomagać zespołom skupić się na funkcjach użytkowych zanim powstanie linijka kodu. Pozwalało definiować zachowania systemu w zrozumiałym dla wszystkich języku. Tak powstały scenariusze typu Given - When - Then, oparte na języku Gherkin. To właśnie ta warstwa pośrednia - między potrzebami a implementacją - miała ułatwiać komunikację, zwiększać zrozumienie i ograniczać ryzyko błędnych założeń.

W praktyce jednak BDD bardzo szybko zostało utożsamione z frameworkami do automatyzacji testów - Cucumber, SpecFlow, Behave. Narzędzia te, choć przydatne, przesłoniły sens metody. Zbyt wiele zespołów traktowało Gherkina jako syntax sugar dla Selenium, a nie jako narzędzie do precyzyjnego opisywania wymagań. 

Dlaczego BDD zaczęło tracić popularność?

Kilka czynników osłabiło pozycję BDD na przestrzeni ostatnich lat:

• rozwój nowych narzędzi - frameworki typu Cypress czy Playwright oferują szybkie i intuicyjne podejście do testów end-to-end, bez potrzeby pisania scenariuszy w Gherkinie, 
• ograniczenia języka Gherkin - choć prosty, wymaga ścisłego dopasowania do zdefiniowanych kroków. W większych projektach zarządzanie tym staje się uciążliwe,
• brak zrozumienia koncepcji - zespoły wdrażały BDD bez współpracy biznesu, traktując je jako kolejną warstwę testów automatycznych. To zaprzeczało jego założeniom,
• brak rozwoju narzędzi - najwięksi gracze rynkowi wycofali się z inwestycji w narzędzia BDD. SmartBear przekazał Cucumbera społeczności open source, Tricentis porzucił SpecFlow. Mimo pojawienia się Reqnroll jako jego kontynuacji, sygnał był wyraźny.

Czy to oznacza koniec BDD?

Nie. Ale oznacza to konieczność redefinicji i powrotu do źródeł. 

Zamiast pytać „czy używać Gherkina”, lepiej zapytać: czy rozumiemy, jakie zachowania są najważniejsze dla użytkownika i czy potrafimy je zdefiniować wspólnie w zespole?

W tym sensie BDD nie jest ani frameworkiem, ani etapem testów. To proces:

1. Discovery - rozmowa zespołu o tym, co system ma robić i dlaczego. Przykłady, reguły, wyjątki. Dobry warsztat wymaga obecności ludzi z różnych ról, a nie tylko specjalistów QA. 
2. Formulation - zapisanie ustaleń w sposób jednoznaczny. Może to być Gherkin, ale równie dobrze kanbanowa tablica z przykładami. Ważna jest zrozumiałość i jednoznaczność. 
3. Automation - dopiero tu pojawia się automatyzacja. Ale tylko wtedy, gdy warto. Automatyzacja ma sens wtedy, gdy wzmacnia zrozumienie zachowania. Nie każda specyfikacja wymaga kodowego odwzorowania.

Co dalej?

Szybki rozwój AI i dużych modeli językowych (LLM) pozwala wyobrazić sobie zupełnie nowe podejście do pracy nad zachowaniami:

• generowanie specyfikacji na podstawie rozmowy lub przykładów,
• transformacja swobodnego języka w gotowe testy, 
• automatyczna analiza pokrycia behawioralnego, 
• wirtualni asystenci wspierający zespoły w definiowaniu wymagań.

Taki kierunek wymuszać będzie odejście od sztywnego Gherkina na rzecz bardziej elastycznych i inteligentnych interfejsów. Narzędzia muszą nadążać za procesem, a nie go ograniczać. 

W dyskusjach o automatyzacji coraz częściej pojawia się pojęcie „sztucznej inteligencji”. Andy Knight w swoim tekście „Is BDD dying?” proponuje jednak inny kierunek, który nazwał automated intelligence, czyli inteligencję zautomatyzowaną. To subtelna, ale istotna różnica. Nie chodzi o to, by modele językowe zastępowały ludzi w tworzeniu testów, ale by narzędzia same potrafiły dostarczać zespołom użyteczne spostrzeżenia. System, który automatycznie podpowiada brakujące przypadki testowe, wykrywa niejednoznaczności w scenariuszach albo uczy się stylu opisu zachowań, nie musi być „inteligentny” w sensie ludzkim. Wystarczy, że jest konsekwentny, szybki i kontekstowy, czyli jednym słowem: pomocny. 

Jak dziś podejść do BDD?

Dla zespołów testerskich płynie kilka cennych wskazówek. Nie warto zaczynać od frameworka, ale od rozmowy i ustalenia tego, co naprawdę chcemy osiągnąć. Po drugie, nie należy używać Gherkina tylko dlatego, że „tak wypada”. Jeśli nie ma on wartości dodanej, nie ma to większego sensu. 

Nie należy także ograniczać BDD do testów, pamiętając, że to technika wspólnego myślenia o produkcie. Automatyzacja ma być efektem ubocznym, a nie celem. Znacznie pomaga także eksperymentowanie z AI. Sprawdzaj, jak nowe narzędzia mogą pomóc w zbieraniu, analizowaniu i testowaniu wymagań. 

Podsumowanie

BDD jako podejście samo w sobie nie umiera, ale przestaje być użyteczne w formie, w jakiej było praktykowane dekadę temu. Knight sugeruje, że warto odejść od skrótu, który przez lata obrósł w techniczne konotacje. Zamiast mówić o Behavior-Driven Development, lepiej mówić o behavior mindset, czyli o sposobie myślenia, który stawia zachowanie i wartość użytkownika w centrum. To nie koniec BDD, ale jego dojrzalsza wersja.