自动测试生成功能的本地化开发，如何平衡覆盖率与执行效率？

自动测试生成功能本地化开发中覆盖率与执行效率的平衡策略（2025技术体系）

在本地化开发场景下，测试生成需要同时应对语言特性适配、文化规范遵循等特殊需求，这对覆盖率与执行效率的平衡提出了更高要求。本文基于工业界前沿实践，提出多维度的协同优化框架。

一、分层测试策略的动态配比

	单元层	接口层	系统层
生成策略	符号执行+变异测试 （EvoSuite改进型）	模型驱动生成 （UML活动图转化）	流量回放+场景泛化
覆盖率目标	C1>95%, MC/DC>85%	接口参数组合覆盖	端到端场景覆盖
效率优化	增量插桩技术	协议缓存池	智能流量筛选
本地化适配	字符编码验证注入	多语言参数组合生成	文化敏感场景建模

典型实践：

• 在长城汽车HMI系统本地化测试中，通过分层配比策略使测试周期缩短40%，同时覆盖中日韩三语种的按钮标签异常检测

二、动态优化技术体系

1. 覆盖率引导的弹性终止
   引入双重收敛判定机制：

   def termination_condition(coverage_curve, time_budget):
       # 收敛性判定
       slope = calc_coverage_slope(coverage_curve[-10:]) 
       if slope < 0.5% and time_used > 0.7