从测试技术厚度到测试技术规划(三)

本文探讨了测试行业的变化,将测试书籍分为战术和战略两个层面,并强调战略层面书籍的重要性。战略书籍关注测试目标选择、策略制定等,而战术书籍则侧重技术实施。测试战略不仅是测试用例和工具,还涉及业务和产品战略的对接。测试规划包含测试需求分析、可行性分析等多个方面,是测试战略的组成部分,与产品战略紧密相关。

前言:离开测试域已经将近2年,回过头来再去对这个领域做一些思考,却又多出一些不一样的收获。前段时间给测试的小伙伴们分享了这一年多来在产品研发项目管理这个领域看到、学到的东西,也算是在新的领域向曾经所热爱的测试工作致敬了。在后面的日子里,我仍然会结合我的所学、所思、所经历,从不同的角度去分享我对测试的理解。

经常在朋友圈里看到某些大咖推自己的书,有介绍某项测试技术的,有介绍某个测试工具的,有系统性介绍测试基础的,各种各样,不乏一些良品、精品。我也买了其中一两本拜读,读完之后感触颇深。测试的行业已不同十年前,一本“QTP自动化测试实践”能火出圈。当下这个时代,一本好的测试专业书籍,绝对是需要一些灵魂的东西在里面。

我把测试书籍分为两类,一类聚焦在测试的战术层面,而另一类则是聚焦在测试的战略层面。战术层面的书一般会告诉你一项测试技术该怎么去掌握、实施,会告诉你某个专项测试该怎么去落地,会告诉你什么是大数据测试,会告诉你什么是质量内建,等等。战略层面的书呢,则会告诉你如何选择正确的测试目标、如何制定你的测试策略,如何圈定你的测试范围,如何基于业务或者产品的战略规划去分解你的测试规划,等等。那么问题来了,你见过几本这种战略层面的书?

针对这两种类别的书籍,你觉得大众更容易接受哪种呢?哪种卖的会更好呢?我觉得一定是战术层面的这些,因为这些跟接近于测试群体里最广大的那个细分群体。如果我是一个专业的作者,我在写这本书的时候也会去思考我的读者群体到底是谁,他会有什么样的痛点,谁会为我这本书买单,我才能投其所好。这其实也就是做产品的思维。战术层面的书解决了技术和实操方面的问题,它其实是告诉你怎么用好的技术、好的工具怎么去解决某个或某一类的问题,但它往往不会深度的告诉你为什么要解决这个问题,以及这个问题是怎么来的,你解决了会给组织带来什么好处。要回答这些问题,必须从更高的层面去考虑,其实也就是测试的战略。战略层面的书籍就是启迪我们如何去做好测试战略。至今,我都认为软件评测师的那本教程符合我心目中的测试战略的要求。

说到战略,可能有些小伙伴就笑了。测试能有啥战略,操着测试用例,背着测试工具咱就上呗。测试规划就测试规划,说什么战略,虚头巴脑的。每个人可以有自己的观点与认知,咱不必谁说服谁,没见过不代表不存在呀。先说一个观点,测试规划是测试战略的一部分,但测试规划不是全部。那既然不是全部,我们先探讨下什么是测试规划。测试规划与测试方案的区别到底是什么?

我认为测试规划至少应包括这几个方面:

1、测试需求分析

2、测试可行性分析

3、测试行业分析、现状分析

4、测试策略

5、测试技术规划

6、测试资源配置

7、测试目标提炼

8、测试组织设置与管控规则设定

是不是感觉这些里面有很多应该是测试方案里面完成的?没错,测试规划和测试方案有交集,但测试方案是测试规划更下一级的细化。后面再详细介绍下测试规划的这些方面都该干点啥。

回到前面的问题,测试规划是测试战略的一部分,那剩余的是啥?既然都上升到战略了,当然是跟业务的战略、产品的战略有关系啦。公司会有自己的战略规划,明确公司的方向、目标以及实现的路径。组织一般会从业务、产品的层面再从公司的战略里层层拆解,形成不同层面的规划。测试规划同样也是要从这层层拆解过程中进一步得到。因此,对产品战略规划的理解、分析以及拆解是测试战略中最重要的那部分,这部分决定了测试对组织的终极价值。为什么很多小公司测试价值不明显,迷茫感比较强,存在感比较低,本质上来讲从上往下做战略拆解的时候,可能压根就没拆到测试头上。而测试可能也没有这样一个高Level的人,甚至是VP级的角色参与到业务和产品的战略目标拆解过程。

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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