如何用精准测试来搞垮团队？

测试行业每年会冒出来一些新鲜词：混沌工程、精准测试、AI测试…… 这些新概念、新技术让我们感到很焦虑，逼着自己去学习和了解这些新玩意，担心哪一天被淘汰掉。

以至于给我这样的错觉，当「回归测试」、「精准测试」这两个词摆在一起，「回归测试」立刻就显得有些低级。我们愿意花时间去学习更新鲜的东西，也不愿意花费更多时间去研究如何做好「回归测试」这类老生常谈的工作。

所以，每隔一段时间我都会试着问问自己：「这项新技术的本质是什么？」、「和传统测试技术的关系是什么？」、「我为什么要学习它？」、「只是一个空洞的概念？还是有落地的实际方案？」、「公司内有适合推广的土壤吗？」……

弄清楚了这些问题后，我发现自己甄别出了：哪些技术我要学习，哪些技术我完全不需要学习。

最后，我也就不焦虑了。

精准测试是什么？

精准测试 是一套计算机测试辅助分析系统。精准测试所涉及的核心范围包含：软件测试用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。

用大家能听懂的话来说，我们在做软件测试时，往往面临2大难题：时间和复杂度。

时间：

测试的时间不足、人手不足。

在有限的时间内，怎样提高资源利用率、减少浪费，避免漫无目的测试。

复杂度：

排除不稳定因素、不确定因素。

例如，

你问测试工程师小张：小张，昨天的A项目上线了，你作为测试方，你觉得上线的质量怎么样？

小张：还行吧，我觉得应该没问题。

你：还行？觉得？应该？小张为什么用这么多不确定的词来回答呢？

因为他确实不知道呀。他不知道：他在测试的过程中，测试环境有没有人不小心碰到，测试数据有没有和同事合用，测试场景有没有遗漏，系统代码有哪些没有测到？

这么多不知道，他当然不知道了。

这时，精准测试可以作为一个系统的测试工程加以实践。

以服务端精准测试为例，行业里最普遍的做法是引入Jacoco开源插件，无论是以工程打包插桩的方式、还是以无侵入的方式，将被测系统部署在测试环境中，接下来执行「手工测试或自动化测试」，最终，生成一份「精准测试染色报告」。

通过查看染色报告中的细节，你可以看出来，「红色区域」是你测试遗漏的地方，接下来，对比测试用例，弄清楚这些「测试遗漏」是不是因为自己设计的测试用例存在不足。

精准测试其中一个最好的用法，就是用在做好「回归测试」上。

例如：

1、我能发现这次回归测试，哪些功能代码根本没测试到。

2、我能发现自己的测试用例原来存在这么多设计上的遗漏场景。

3、我能发现代码中有些逻辑代码属于是无效代码。

……

引入了精准测试概念的回归测试行为，你会发现，我们的重点不在于回归测试了，而在于「我这次回归还有遗漏吗？」

精准测试，可以更进一步拉近「你」与「回归测试」之间的距离。

如何用精准测试来搞垮团队呢？

与其说是尝试用「精准测试」来搞垮团队，倒不如说是「新技术」来搞垮团队。

下面6个点，既可以用在「精准测试」身上，也可以套用在「任何新技术」上来搞垮一个团队。

1、仅关注指标

往往纯管理类型的测试经理，会在工作中尝试寻找「管理抓手」。

拿精准测试来说，既然我不懂精准测试，但我又想知道精准测试的效果如何，简单，找指标呗。

张三，你这个系统必须达到75%的行覆盖率。

李四，你那个系统必须满足80%的分支覆盖率。

王五，你能力那么强，那你的指标肯定不能低于张三和李四，对吧。

整个过程就像旧社会，地主向长工催交租子一样，而长工们也会穷尽一切办法上交。

啥？质量？这里面哪有质量的事啊？只看指标就行了。

2、技术能力弱

俗话说，没有精钢钻就别揽瓷器活。

如果测试团队技术能力弱，但又想试着去做「新技术」的研究，多数情况下，无异于羊入虎口。

我亲眼见过很多传统小厂里，测试团队中有一半以上的人不会用Python写接口自动化脚本，有80%的人不懂任何编程语言，而准备一边投身功能测试，一边投身去做精准测试的。

最终的结局，往往是两边都做不好，搞不下去。

说到底，失败只是一个结果，逐渐做不下去是过程中的表现，选择导致了方向错误，技术能力弱则是团队的原罪。

3、理解认知问题

对于新技术，很多朋友往往存在着片面的认知，例如：精准测试就是Jacoco、接口自动化就是Pytest、UI自动化就是Seleium、性能测试就是JMeter、功能测试就是点点点。

在他眼里，所有的技术都可以用一个工具代替所有，而拥有这种思路的测试工程师，在实际工作中还带着好几个「亲传弟子」，手把手教他学测试……

每时每刻，行业中都有很多惨剧在发生着。

4、仅仅懂测试相关的知识

当你选择了研究「精准测试」时，你会发现，测试相关知识仅仅是其中之一，仅仅掌握测试是做不好的。

如果你想做好还需要熟悉：构建发布CICD、工具开发、编程语言、网络传输、甚至Docker虚拟化……等其他知识。

其实，这里面不但变相考察了大学里面所学的「计算机基础知识」、「数据结构」等基础知识，还跨了岗位，涉及到开发工程师、运维工程师、测试架构师岗位的知识。

5、心态不开放，不愿接受失败

有尝试就有失败，有失败就能总结经验，有经验、有信心就有可能做成事。

心态的不开放，往往会存在两种情况：

case 1 - 拿来主义、投机主义：

很多公司对于实验性质的工作不够支持，往往习惯性「拿来主义」。

对于新技术的态度步骤往往会有这几个步骤：

① 行业有没有成功案例？

PPT拿来学习1下。

② 我们的同行有在做吗？

PPT拿来学习1下。

③ 找个讲师给我们培训一下就可以了吧？

老师，PPT能发我学习1下吗？

这种「拿来主义」的做法往往把一些创新的可能性也挡在了门外。

case 2 - 思想封闭守旧：

在某些公司，更有一些测试负责人一听到「精准测试」等新技术关键字，立刻断言回绝：「我不搞，那些对我没用」、「精准测试就是个乌托邦，没啥用处」。

拒绝了所有的可能性。

如果一个团队的负责人心态够不开放，无法包容失败、包容试错，那么很多事情都赶不上趟。

总结

这篇文章只是蜻蜓点水似的描述了一下「精准测试」，其实真正的精准测试业远远不止这些，有很多奇技淫巧帮助我们提高测试质量。

在很多公司，测试团队对于系统上线前，最核心的做法就是「执行全量的回归测试」。

似乎回归测试已经包打一切了，我还需要精准测试吗？答案是肯定的。

我们的资源不一定足够、我们所处的环境充满着不确定性，如何更高效的利用资源、如何让更多要素变成确定的，是整个行业对测试工程师更高的要求。

实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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在适当的年龄，选择适当的岗位，尽量去发挥好自己的优势。

我的自动化测试开发之路，一路走来都离不每个阶段的计划，因为自己喜欢规划和总结，

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