测试自动化不踩坑：4 策略告别 “为自动化而自动化”
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。这将会造成资源的极大浪费以及维护成本的剧增，拖累开发进度和交付质量。
而合理平衡维护成本与长期收益的问题，有助于自动化测试持续高效运转，有利于集中资源覆盖核心场景，及时发现和修复缺陷，从而有效保证项目质量。
因此我们需对此问题高度重视，以下是常见的4大处理策略：
1、明确自动化测试的价值目标
我们首先需要明确软件测试自动化的目的，即为了解决实际问题，如提高效率、降低风险等，而非完成自动化的指标。
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。实际上，并非所有测试都适宜或值得自动化，应优先考虑高价值场景，避免盲目追求高覆盖率。
需要识别高ROI场景和高风险场景（数据安全、资金交互方面），对此场景实行优先自动化策略。而高ROI场景一般包括：高频执行场景、重复性高场景、关键业务场景等。
2、建立用例筛选机制
并非所有的测试用例都适合自动化，因此为了提高资源利用率我们需要建立用例价值筛选机制，通过量化评估筛选出自动化收益大于成本的测试用例。
评估筛选机制可从执行频率、稳定性及自动化成本三方面进行筛选，高频执行的用例（如回归测试用例、CI 中的冒烟用例）自动化收益高；需求 / UI 频繁变动的用例自动化维护成本较高，不太合适自动化。
我们可以借助工具构建自动化优先级矩阵，以执行频率为横轴，业务影响度为纵轴，对测试用例进行合理划分。通过矩阵，我们可以直接筛选出高频率+高影响度的测试用例。
3、定期进行ROI分析
我们需要持续进行评估，定期进行ROI分析。如自动化投入是否带来了净收益？哪些用例的ROI太低需要淘汰或优化？
用例的成本一般包括：开发成本、维护成本、环境/工具成本、学习成本；而用例的收益主要通过计算节省的人工成本、减少的修复成本和故障损失成本等方面。
收益可从以下方面计算：节省的手工测试时间乘以人力成本，加上提前发现缺陷所减少的修复成本，再加上加速发布所带来的商业价值，以及质量提升所减少的故障损失。我们通过数据来证明自动化测试的实际价值。
4、建立持续维护与优化机制
自动化测试脚本并非静态不变，需根据需求、UI等的变化进行相应调整。因此需要建立持续的脚本维护和优化机制。否则自动化脚本将会快速失效，成为冗余资产反而增加团队负担。
建立持续性维护与优化机制主要从以下几个方面：
（1）责任到人与版本控制：将脚本维护责任分配到对应功能的测试工程师，并纳入版本控制，从而确保脚本的及时更新维护。
（2）自动化测试持续集成：自动化测试需集成到CI/CD流水线中，每次代码提交自动触发测试。
（3）定期审查与清理：每个迭代需同步需求变更，及时更新相关脚本。每季度对用例进行检查，删除半年及以上未执行的冗余脚本。
（4）实时监控：我们可以通过工具统计脚本通过率、维护时间等指标，及时发现并优化负收益脚本。
另外，为了进一步提高测试效率，我们可以使用AI工具，如CoCode旗下的Co-Project智能项目管理中的自动生成测试用例、测试脚本和测试报告功能。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。
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。