- 博客(487)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 测试自动化不踩坑：4 策略告别 “为自动化而自动化”
该平台利用AI技术，能够自动生成针对每个需求的多维度测试用例和测试脚本，从而显著提升测试的覆盖度和全面性，有效保障测试质量，并大幅度减轻测试人员的工作量。测试自动化的优势显而易见，然而，若一味追求自动化测试的覆盖率，而忽视成本与收益的平衡，则可能陷入为自动化而自动化的误区。总之，通过以上四大策略，明确了自动化测试的价值目标、用例的筛选机制、定期ROI分析以及持续优化机制，全方位高效平衡维护成本与长期收益的问题，有效避免为自动化而自动化的误区。因此需要在启动测试自动化之前，确认我们的核心价值目标。
2025-07-29 16:54:57
770
原创 性能测试怎么贴合业务？一线经验5大技巧
该平台利用AI技术，能够自动生成针对每个需求的多维度测试用例和测试脚本，从而显著提升测试的覆盖度和全面性，有效保障测试质量，并大幅度减轻测试人员的工作量。软件性能测试的设计若贴合业务场景，将有助于提升系统的稳定性与用户体验，并能及时揭示和修复业务中的不足之处，从而指导资源的有效投入，确保项目能够准时交付。总之，贴近真实业务场景的性能测试，核心是 “以用户为中心，以业务为骨架，以不确定性为补充”。我们的测试数据需逼近生产状态，使用生产环境脱敏后的数据，或通过脚本生成符合业务逻辑的模拟数据。
2025-07-28 17:13:41
465
原创 短周期 + 高频变更：测试如何提前布局？4大措施
在需求评审会议上，深度参与需求讨论，并同步编写初步的测试用例，以揭示需求中的歧义或模糊之处，进而推动需求的最终确认。该平台利用AI技术，能够自动生成针对每个需求的多维度测试用例和测试脚本，从而显著提升测试的覆盖度和全面性，有效保障测试质量，并大幅度减轻测试人员的工作量。通过以上措施，测试不再是迭代末尾的 “收尾环节”，而是与需求、开发深度融合的 “持续活动”，既能适应敏捷的快速变化，又能从源头降低质量风险。为了更有效地应对需求的变化，我们采用轻量化的测试用例策略，即聚焦于核心场景，并建立动态更新机制。
2025-07-23 17:55:06
348
原创 需求变更频繁？构建动态估算机制四大要点
通过设置调整因子（软件估算时机、软件因素、开发因素）、调整功能点值（复杂度、修改类型、复用程度），多角度多层级地调整影响因子，从而通过需求一键自动估算项目规模、生成产品报价，提高项目科学估算的准确性。按照变更等级设置消耗规则：微调变更可消耗≤30% 缓冲池，中度变更可消耗≤50% 缓冲池，重大重构消耗≤20% 缓冲池（因重大变更需额外单独规划，缓冲仅覆盖初步评估成本）。为了进一步优化估算精度，我们需要通过数据监控看板和估算偏差分析，构建反馈闭环，不断校准评估参数，提高估算精度。
2025-07-18 17:31:44
893
原创 功能点估算的5大常见误区与规避方法
为了进一步提高估算的准确性，可以使用AI估算工具，如Co-Project智能项目管理平台的AI自动估算功能，通过设置调整因子（软件估算时机、软件因素、开发因素）、调整功能点值（复杂度、修改类型、复用程度），多角度多层级地调整影响因子，从而通过需求一键自动估算项目规模、生成产品报价，提高项目科学估算的准确性。需针对本项目的特性，设立项目系数库，并参考历史项目技术栈、团队熟练度、需求稳定性等因素，分析历史项目对功能转换的影响，如“使用新框架时，系数上调 20%”，从而逐渐形成个性化基准。
2025-07-16 10:44:01
887
原创 精准估算如何选？功能点与故事点估算法全解析
通过设置调整因子（软件估算时机、软件因素、开发因素）、调整功能点值（复杂度、修改类型、复用程度），多角度多层级地调整影响因子，从而通过需求一键自动估算项目规模、生成产品报价，提高项目科学估算的准确性。故事点估算方法是一种相对的估算方法，通过团队共识对用户故事（复杂度、工作量、风险等）进行主观评估和估算，展示的是故事之间的相对大小，一般用抽象的数值表示，如使用斐波那契数列：1, 2, 3, 5, 8...（1）敏捷开发项目，如Scrum、Kanban 等框架，适用于需求迭代频繁，用户故事逐步细化的场景。
2025-07-10 16:38:21
592
原创 频繁被打断×高频Bug：开发与测试双赢的5大策略
如果不能及时有效地处理此问题，将导致开发测试矛盾升级，开发效率不断降低，项目缺陷率激增，最终陷入 "低质-延期-加班"的 恶性循环，项目失控风险加剧。如可以使用CoCode旗下智能项目管理平台的测试板块，全面监控测试计划执行情况，这对Bug进行闭环管理，通过缺陷与用户故事/用户需求直接关联，快速追溯Bug需求来源，提高缺陷解决效率。通过团队成员的统一协商，确定每日固定时间作为集中答疑时段，测试人员可批量提交筛选后的Bug，从而提高沟通效率，减少开发时间的碎片化。若反馈内容不符合规范，可以拒绝接受该问题。
2025-07-04 17:46:27
820
原创 测试沟通5大实战技巧：降返工 防延期
可以使用项目管理工具的甘特图或燃尽图等同步进度，使开发、产品等角色快速理解测试进展与风险，从而有效减少信息差，提高了团队间的沟通效率，助力团队准时交付。掌握有效的沟通技巧对测试人员至关重要，这能够提升测试人员精确描述缺陷的能力，消除歧义，及时预警风险，进而有效减少开发返工成本，避免项目延期，并提升项目质量。在沟通后需要确认对方的理解内容，在确认对方完全理解后，再跟进事项的进展情况。因此我们在沟通时，需要专注于倾听并理解对方观点，对不清楚的地方更需要及时提问并通过复述的方式，确认双方理解的一致性。
2025-07-02 17:12:01
537
原创 如何选择自动化测试工具？4个实用建议。
而缺乏合适的自动化测试工具会导致测试效率低下，项目的错误率升高，导致缺陷难以及时发现和修复，这增加了项目的维护成本和影响项目进度与质量交付。除了直接的购买费用，还需考虑工具的隐性成本。这些隐性成本包括为使团队成员熟练掌握工具而进行的培训成本、随着项目发展对测试脚本和工具进行维护的成本，以及使用某些工具可能需要的硬件资源成本，如使用云测试平台可能产生的费用等。我们需要仔细权衡工具本身的成本，如开源工具免费，商业工具需要根据不同的授权模式支付相应费用，可能按用户数量、使用期限或功能模块等方式计费。
2025-06-27 11:29:50
590
原创 干货！自动化测试5大陷阱及避坑技巧
其使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和测试脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。自动化测试中的陷阱及避坑指南，有助于提升测试效率和降低维护成本，从而提高了项目质量和降低了项目缺陷率，有效地避免资源浪费。在自动化测试的实际操作中，往往会把每个测试都进行自动化，这样往往需要占用大量时间为其开发框架或脚本，浪费了宝贵的资源，并不是明智的选择。自动化测试过程中，往往依赖固定的自动化脚本，这样可能导致用例无法适应需求变更，造成用例的僵化和场景遗漏以及自动化脚本的维护成本增加。
2025-06-24 17:29:12
530
原创 需求优先级决策框架：5大核心决策原则（附注意事项）
但我们也常常会发现，无论我们如何地根据用户的“说”去“做”，都可能会与用户的真实意愿产生出不一致的结果，最典型的就是用户的表述的需求可能与其实际的行为完全不符，所以在对用户的需求的分析中就不能仅仅地根据用户的表述的需求就直接去满足了，必须将其与其对应的使用场景进行对应的分析。通过对需求的合理的优先级的排序，我们首先要从业务价值出发来考虑如收入的增长、用户的留存、市场的份额的提升等，同时也要从对用户的价值考虑，如能否真正的解决了用户的核心的痛点、能否真正的提升了用户的体验等都要做到心中有数。
2025-06-18 14:56:53
979
原创 开发工期紧急：用户体验优化5大实施策略
可以使用用户行为追踪工具（如Mixpanel、Hotjar、神策等）录制用户操作，收集关键指标（如跳出率、转化率、停留时长等），分析热图、点击流、用户路径等行为数据，找出瓶颈。在资源有限、时间紧迫的情况下，我们的核心原则：聚焦关键痛点，将重点放在对用户影响最大、最能提升满意度的核心体验上，放弃“锦上添花”。在敏捷模式中，迭代待办事项列表中，通过拖拽的方式进行优先级排序，将价值越高或客户最关注的待办事项，排列在最顶部。，根据风险影响等级，自动计算出风险系数，并对风险进行优先级划分。
2025-06-17 14:03:45
966
原创 外包开发需求总变、成本失控？5 大策略化解矛盾
因需求间存在联系，一个需求变更往往引起另一个需求的调整，需求变更越多，资源浪费越大。为了提高用户分析效率和质量，我们也可以使用AI工具，如Co-Project智能项目管理平台的需求条目化功能，使用AI，一键将多格式需求（模板文件、任意文档、单张图片、多张图片等）自动生成标准用户需求，节省了需求梳理和需求导入的时间，从而提高需求分析效率和质量。如变更成本占比较低的需求，项目经理需在24小时内即可审批完成，而变更成本占比较高的需求，需要变更委员会进行审批，时限为72小时。这包括功能规格、性能指标、界面设计等。
2025-06-13 11:41:46
603
原创 如何降低技术债务成本超支？（5大措施+注意事项）
如使用CoCode评审分析工具，使用AI通过缺陷移除率评估评审效果，尽早发现所有缺陷，降低返工成本和时间，节省17-20%的开发成本。如果移除率超过70%，说明评审质量较高，通过。自动化测试是减少或消除技术负债的有效手段之一，它显著减少了代码问题，避免了手动测试的繁琐，提高了测试人员的工作效率，从而节省了宝贵的开发时间。我们可以使用看板工具（如Jira、Co-Project）按照模块、类型、紧急度等分类技术债务，并标注预计的修复成本与收益，包括债务ID、描述、周期、影响、修复耗时、业务价值等关键指标。
2025-06-10 10:10:20
848
原创 IFPUG规模估算法需遵循的6大基本原则
如Co-Project智能项目管理平台的AI自动估算功能或软件成本造价工具，通过多角度、多层级地调整影响因子（包括设置调整因子如软件估算时机、软件因素、开发因素，以及调整功能点值如复杂度、修改类型、复用程度等），实现了一键自动估算项目规模、生成产品报价的功能，从而提高了项目估算的科学性和准确性，使用这些功能能够节省15%-25%的开发成本。而功能点的分析要求，是将系统分解为用户可直接感知的功能单元，如事务处理、数据维护、报表生成等，避免从技术架构角度拆分功能。进行功能点计数前，必须明确定义应用边界。
2025-06-09 10:08:15
885
原创 软件规模经典估算方法：IFPUG 6大基本操作步骤（附常见误区）
如Co-Project智能项目管理平台的AI自动估算功能或软件成本造价工具，通过多角度、多层级地调整影响因子（包括设置调整因子如软件估算时机、软件因素、开发因素，以及调整功能点值如复杂度、修改类型、复用程度等），实现了一键自动估算项目规模、生成产品报价的功能，从而提高了项目估算的科学性和准确性，使用这些功能能够节省15%-25%的开发成本。（1）、混淆EO与EQ，将 “简单数据展示” 归为 EO，如 “查询用户列表” 应属于 EQ 而非 EO，而带汇总计算的“销售统计”误计为EQ。
2025-06-05 18:00:55
797
原创 技术文档缺失，项目2期重复踩坑 ！4大技巧
据PMI调查显示，超过65%的项目失败因素与沟通不充分和文档缺失有关，尤其是当核心员工离职后，新人因缺乏技术文档重复踩坑，从而导致资源浪费，项目风险不断增加。另外，我们可以将文档存储在与代码相同的版本控制系统中，如Git仓库，利用分支、合并请求等机制，实现团队成员对文档的协作编辑、版本追溯以及变更审批等，确保文档的可控性。充分利用AI技术自动生成文档，实施文档即代码的理念，将文档内容像代码一样进行版本控制，提高文档编写效率，保证文档与代码的同步性。制定和优化文档更新和管理机制，实施项目全流程文档化。
2025-06-04 15:38:17
404
原创 文档过期拖累开发进度？4招终结开发测试“规则理解战”
在软件开发中，需求文档过期引发的团队纠纷屡见不鲜。以下是 4 大有效解决方案：。我们可选择 Co-Project、Google Docs、Confluence等专业文档管理工具，像 Co-Project 智能项目管理中的文档功能，能确保文档与项目任务、进度、问题跟踪等信息同步更新，提升文档时效性与准确性。加强需求变更监控，建立需求健康度日报制度，监控文档代码一致性率（API 字段匹配度）、测试用例覆盖度（需求条目→测试用例映射）、变更同步延迟（需求变更到文档更新的时间差）等指标。
2025-05-30 09:38:00
558
原创 测试用例维护太头疼？6方法让维护成本直降50%
优化测试用例设计可以显著提升测试效率，减少误报和重复劳动，进而降低维护成本，加速迭代交付，同时增强团队协作并提升代码质量，为软件项目提供持续高效的质量保障。其使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和测试脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。这样可以在不同的输入条件下复用相同的测试逻辑，减少了编写新测试用例的需求，同时也简化了维护工作，只需要调整参数或数据文件就可以适应变化，维护成本降低 50% 以上。收益：需求变更时只需修改对应模块，避免全量用例调整，维护成本降低 50%+。
2025-05-27 16:27:53
790
原创 性能测试不充分上线即事故，6大解决技巧。
在CI/CD流程中集成自动化性能测试，每次提交触发测试，对比历史基线数据设置阈值，一旦出现异常则进行阻断发布，通过全链路压测工具及时定位瓶颈，从而能够及时发现和解决性能问题，从而有效防止上线即事故的问题。逐级优化后重复测试，直至达到测试目标。另外，需要执行长时间的稳定性测试，以模拟系统长时间运作后的状态，检测内存使用、资源耗尽等可能问题，从而确保系统长时间高负债下扔稳定运行。和测试报告功能，使用AI自动生成每个需求的多维度测试用例、测试报告，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。
2025-05-23 17:45:10
537
原创 如何解决测试覆盖率与迭代速度的冲突问题？
软件项目实际开发过程中，往往实行每周或两周迭代一次，项目组成员为了保持迭代速度，往往会省略部分测试环节，这导致测试覆盖率不足，进而使得项目后期的缺陷率显著上升，项目风险也随之增加。，基于需求一键生成标准需求和多维度测试用例和测试脚本，无需再手动编写测试用例，提高了测试覆盖率和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量，提高20%-30%工作效率。因时间压力，我们需要按照优先级分配测试资源，避免一刀切，可以采用金字塔模型进行分层覆盖，避免全面测试的耗时，优先保障业务核心链路的稳定性。如回归测试、接口测试等。
2025-05-21 17:46:42
989
原创 文档债务拖累交付速度？5大优化策略文档自动化
开发者在追求开发速度的过程中，往往会忽视文档的编写，如省略设计文档、代码注释或API文档等。此外，需要安排专人负责监控文档的更新情况，并定期进行文档状态的检查，以确保其与项目最新进度保持一致。为了确保高优先级文档的及时更新和维护，我们可以在流程中保持文档的更新。或者在自动化流程中增加文档校验阶段，通过实施文档版本与代码版本的强关联等措施，确保文档的及时更新。整个团队积极参与文档的编写和维护，通过分工合作的方式，实行谁开发谁写文档的制度，明确各模块的负责人、职责范围和工作标准，并将文档任务纳入工作量考核。
2025-05-20 17:36:05
965
原创 从互怼到协作：5招破解测试与开发沟通困局
而团队成员间的有效沟通，尤其是测试与开发间的有效沟通，往往能够提升项目质量与效率，及时反馈和解决缺陷问题，增强团队协作，降低项目交付风险，提高客户满意度。如果此时沟通，其沟通效果往往大打折扣，因此我们需要注意沟通时机，寻找对方空闲时间去沟通。在需求变更得到确认后，应及时通过会议、需求文档更新、任务看板更新等方式将信息同步给相关团队成员，以防止因需求理解偏差而导致的错误开发或漏测，从而确保双方目标的一致性。为了提高沟通效率，建议定期组织会议，进行面对面的沟通和讨论，以通过直接的交流进一步加强沟通效果。
2025-05-19 17:45:52
322
原创 优化缺陷管理流程的5大重要措施
而Bug板块是针对Bug的闭环管理，从Bug的提交、修复、复测、结果跟进等方面，全面记录项目Bug的进展，以确保缺陷及时解决。缺陷优先级和严重性需要根据实际项目进展情况进行动态调整，我们需要定期召开缺陷评审会议，由项目经理、测试人员和开发人员共同确定和调整缺陷的优先级和严重性，以响应需求变更或新发现的依赖风险。一般来说，我们需要根据缺陷的严重性（如数据错误、功能问题等）和业务影响（如用户量、收益损失等）定期评估缺陷级别，并优先修复高严重性、高优先级的缺陷，以确保产品的核心功能能够正常运作。
2025-05-19 09:41:11
648
原创 自动化测试避坑指南：5大常见问题与应对策略
例如，我们可以利用AI工具，如Co-Project智能项目管理平台的需求条目化功能，通过AI技术一键将多种格式的需求（包括模板文件、任意文档、单张图片、多张图片等）自动转化为标准用户需求，从而节省需求梳理和需求导入的时间，提高需求分析的效率和质量。另外，为了进一步提高测试效率，我们可以使用AI工具，如CoCodeAI自动生成测试用例、测试脚本和测试报告功能，使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和测试脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。软件开发项目中，需求变更的情况时有发生。
2025-05-14 17:46:16
565
原创 需求跟踪矩阵准确性的5大策略
为了进一步提高需求跟踪矩阵分析的水平，团队需要建立良好的团队协作和沟通机制，促进不同团队间的有效沟通，包括业务分析人员、开发人员、测试人员等，确保每个人都理解和清楚项目需求及其变化，并能及时反馈到需求跟踪矩阵中。随着需求的变化，我们需定期进行需求审查，并对跟踪矩阵进行审查和更新，包括需求状态、进展以及人员信息等，核对需求与交付物的匹配度，确保需求和跟踪矩阵的有效性。在收集和整理需求时，应确保每个需求都具备唯一的标识符（ID），并明确其来源，如用户故事、法规要求或利益相关者的反馈等，以确保需求的可追溯性。
2025-05-13 16:24:08
941
原创 创建需求跟踪矩阵5大常见步骤（附注意事项）
若未创建需求跟踪矩阵，可能会导致需求遗漏、变更管理失控、测试覆盖不全面等问题，进而增加项目风险，使项目成本易于超支。在构建需求跟踪矩阵前，需对需求进行全面的收集和整理，明确所有需求来源，如用户需求文档、业务需求文档、利益相关者文档等。功能，使用AI自动生成每个需求的多维度测试用例、测试报告，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。需要将需求与设计文档、测试用例、代码模块、测试脚本等相关联，能够实现双向追溯。对需求进行分类整理，分为功能需求、非功能需求、接口需求、性能需求等。
2025-05-07 17:36:54
1071
原创 需求池 “爆仓” 别慌！7 招高效减负！
如定期举行需求评审会议、项目进度会议等，让需求提出者、开发团队、测试团队等各方能够及时了解需求的状态和进展情况，及时解决沟通障碍和问题。功能，根据任务优先级，实现AI智能生成任务和分配任务，极大地提高了项目经理的工作效率，为项目经理提供最优的项目计划和人员工作安排，有效减轻项目组的工作负担，显著提升项目开发效率。利用需求金字塔有助于分清需求的主次关系，确保项目团队能够专注于最重要的需求上，从而实现项目的核心目标。针对需求池过载的情况，首先需要审查需求，区分核心需求和非核心需求，建立优先级清单。
2025-05-06 17:47:08
1047
原创 AI工具推荐：软件项目中6大环节的AI工具推荐。
AI自动估算功能/CoCode软件成本造价工具，遵循《软件工程 软件开发成本度量规范》国家标准，通过算法模型和自然语言处理技术，通过设置规模估算时机、生产率和设置参数（调整一般系统特征、工作量、费用等调整因子），多角度多层级调整影响因子，从而能够更精准地自动估算项目规模、工作量和产品报价，提高项目科学估算的准确性和项目估算效率。如：AI需求条目化；AI生成数据库功能，基于项目需求和设计，通过AI智能模型，实现一键自动生成数据库的功能，减轻了手动设计和编写数据库的工作量，提高了设计效率和质量。
2025-04-30 14:44:30
883
原创 项目需求都是“高优先级“？优先级混乱的四大对策!
项目需求优先级能够显著提升项目的成功率，需求优先级能够聚焦项目的核心功能，优化资源分配，确保团队能够优先交付高价值需求，降低项目风险，提高客户满意度。根据外在市场环境变化以及客户需求的变化，在具体的项目开发过程中，我们需对优先级进行重新评估和调整，以适应最新的需求变化，提高项目的执行效率和响应速度。实时掌握开发进度，进行全程闭环管控，以确保项目进度和质量，让开发团队优先完成客户重点关注的事项，优先交付客户最看重的功能，聚焦项目最重要目标，提高项目执行力。针对项目需求，评估其与项目战略目标的对齐程度。
2025-04-29 17:30:47
415
原创 测试反馈陷入死循环？5大策略拆解新旧Bug难题
如可以使用CoCode旗下智能项目管理平台的测试板块，全面监控测试计划执行情况，这对Bug进行闭环管理，通过缺陷与用户故事/用户需求直接关联，快速追溯Bug需求来源，提高缺陷解决效率。功能，使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和测试脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。如提交Bug后，等待开发确认，确认后修复，修复后回归测试，成功修复后则关闭，否则需重新打卡。首先，需要对问题进行精确定位，只有定位准确，才能有助于对Bug进行全面分析，从而有效降低缺陷率。
2025-04-28 11:37:02
960
原创 资源有限时间紧，测试优先级冲突的6大解决技巧
通过AI技术，我们可以自动生成每个需求的多维度测试用例和测试脚本，从而提高测试的覆盖度和全面性，保障测试质量，并有效减轻测试人员的工作量。及时解决测试优先级冲突问题，有助于高效地分配有限资源，聚焦于核心风险与业务目标，从而保障关键功能的质量，降低缺陷修复成本，加速版本交付进程，并提升用户满意度。在基于风险评估划分优先级时，通过风险矩阵（即发生概率乘以影响程度）来量化测试项的风险值，并优先覆盖高风险模块，如核心功能、高频使用场景以及涉及安全和资金的相关模块。可以采用 “交换条件”谈判法，实现资源分配折中。
2025-04-24 16:26:28
1124
原创 测试人员不足，工作量超负荷！6招化解工作困局
处理测试积压问题，能够快速提升效率，减少缺陷，缩短版本周期，最终形成质量网。基于风险矩阵（功能重要性 × 缺陷概率）筛选测试范围，如：P0级：影响核心业务流程且代码改动频繁的功能（如订单支付）；，无需手动编写，从而提升了测试覆盖率和全面性，确保了测试质量，减轻了测试人员的工作量，并提高了20%-30%的工作效率。自动化测试应覆盖稳定的功能模块，而非频繁变动的部分，避免"为自动化而自动化"。人工校验：AI生成的测试逻辑需人工二次验证（如边界条件覆盖），尤其是复核关键路径。
2025-04-23 17:13:54
692
原创 需求验证的6大核心策略（附常见问题+解决要点）
需求验证是软件项目成功的关键环节，其核心在于确保需求与用户真实诉求一致，同时兼顾技术可行性与商业价值。据行业统计，未经验证的需求将导致 40%以上的开发返工，并直接造成项目成本超支、交付延期及用户流失。通过以上五大策略的系统化落地，团队可构建高响应力、低风险的需求管理体系，最终实现从“被动救火”到“主动防御”的质变。，使用Al，将用户需求一键自动生成多维度测试用例，无需再手动编写测试用例，提高了测试覆盖率和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量，提高20%-30%工作效率。可以使用AI评估工具，如。
2025-04-22 17:32:32
861
原创 2025河北软件产业国标宣贯会圆满落幕
来自政府机构、高校科研院所及行业领军企业的上百名代表齐聚一堂，围绕《软件过程能力成熟度模型》（CSMM）、《软件开发运维一体化能力成熟度模型》（DOMM）及《数字化转型成熟度模型》（DTMM）三大国家标准展开了深入的研讨，为河北省软件产业的标准化建设与数字化转型注入了新的动力，进一步推动了京津冀地区数字经济的协同发展向纵深推进。未来，河北省将以标准为纽带，持续凝聚政产学研合力，加速构建“场景牵引、技术突破、生态协同”的数字化发展新格局，为京津冀打造具有全球竞争力的数字产业集群注入澎湃动能。
2025-04-21 17:13:47
806
原创 自动化测试必知5大场景决策原则（附适用场景、注意事项）
在选择自动化测试的场景时，遵循一些关键原则可以帮助确保资源的有效利用，并提高测试效率和质量。自动化测试依赖工具实现，存在成熟可靠的自动化工具支持的功能或测试类型更容易成功地被自动化。功能，使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。警惕“伪重复”场景：如需求频繁变更的功能（如 MVP 阶段的 UI），自动化脚本可能需频繁调整，导致维护成本激增。分层测试策略：优先自动化稳定性高的层级（如 API 测试），而非直接依赖 UI 的测试。
2025-04-10 09:55:48
687
原创 上线快≠质量差！5大紧急修复黄金平衡法则。
高效平衡快速上线与代码质量，可减少生产中断时间，维护用户信任，同时避免引入新缺陷或技术债务，确保系统长期稳定性和可维护性，提升团队应对紧急事件的可持续能力。功能，使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和测试脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。即便在时间紧迫的情况下，也应进行简化的代码审查，重点核查修复逻辑的准确性以及是否存在潜在的副作用。首先需明确问题范围、影响程度和优先级，确保团队对问题的理解一致，只针对问题点进行精准修改，避免过度修复或遗漏关键点。
2025-04-03 15:48:01
867
原创 自动化测试不稳定与数据混乱，6大实战技巧！
通过AI技术，能够自动生成每个需求的多维度测试用例和报告，从而提高测试覆盖度和全面性，确保测试质量，同时减轻测试人员的工作量，提升工作效率约20%-30%。通过精准校验关键字段，结合结构化数据对比、异步等待及动态数据占位符，设置重试机制和错误快照，确保断言结果严格匹配预期，降低环境波动干扰。通过实时监控日志与截图跟踪测试状态，结合智能重试机制（如网络延迟自动重试），配合断言验证数据结果，定期清理测试环境数据，确保操作可回滚，提升稳定性与数据一致性。编写测试用例，需编写原子化、独立的测试用例，减少依赖链；
2025-04-02 14:39:27
574
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人