软件测试执行过程管理指南

软件测试执行过程管理指南一、软件测试执行过程概述

软件测试执行过程管理是确保测试活动高效、有序进行的关键环节。通过规范化的管理流程，可以有效提升测试质量，降低项目风险。本指南旨在提供一套系统化的测试执行过程管理方法，涵盖从准备到收尾的各个阶段，帮助测试团队实现目标。

（一）测试执行过程的重要性

1.确保测试覆盖完整性

(1)避免遗漏关键测试场景

(2)维持测试标准统一性

2.提高问题发现效率

(1)优化缺陷跟踪机制

(2)加速问题修复验证

3.控制项目风险

(1)实时监控测试进度

(2)及时调整测试策略

（二）测试执行的基本原则

1.规范化原则

(1)遵循统一的测试流程

(2)使用标准化的测试工具

2.动态调整原则

(1)根据实际进度调整计划

(2)优先测试高风险模块

3.客观记录原则

(1)详细记录测试结果

(2)保持测试数据真实性

二、测试执行准备阶段

测试执行前的充分准备是成功的关键。本阶段需完成所有必要的资源、环境和流程配置。

（一）测试资源准备

1.人员分配

(1)明确测试角色职责

(2)建立合理的任务队列

2.工具准备

(1)测试管理平台配置

(2)自动化测试脚本准备

3.环境准备

(1)模拟生产环境配置

(2)数据准备与备份

（二）测试用例评审

1.评审流程

(1)小组交叉评审

(2)领导最终确认

2.评审要点

(1)测试步骤的完整性

(2)期望结果的合理性

3.修订管理

(1)建立用例变更追踪

(2)版本控制机制

（三）测试执行计划制定

1.执行范围界定

(1)明确测试模块优先级

(2)制定分阶段执行策略

2.进度安排

(1)每日执行时长规划

(2)设置关键里程碑节点

3.风险预案

(1)识别潜在执行障碍

(2)准备应急资源调配方案

三、测试执行实施阶段

测试执行是验证产品质量的核心环节，需要严格按照既定计划进行，同时保持灵活性。

（一）测试执行流程

1.每日执行步骤

(1)早上：检查环境与用例状态

(2)上午：执行核心功能测试

(3)下午：执行边缘场景测试

(4)晚上：回归验证与结果整理

2.异常处理

(1)发现严重缺陷立即报告

(2)建立缺陷升级机制

3.进度跟踪

(1)每日完成情况统计

(2)实时更新执行状态看板

（二）测试结果管理

1.测试记录规范

(1)记录实际响应与预期差异

(2)绘制缺陷密度趋势图

2.缺陷管理

(1)使用四象限分类法

(2)设置缺陷优先级矩阵

3.自动化验证

(1)对回归场景实施自动化

(2)生成执行报告自动汇总

（三）执行过程监控

1.实时监控指标

(1)测试用例完成率

(2)缺陷发现速率

(3)严重缺陷数量

2.定期评审会议

(1)每周执行进度复盘

(2)问题集中解决机制

3.风险预警

(1)设定关键指标阈值

(2)自动触发预警通知

四、测试执行收尾阶段

测试执行完成后需要进行系统性的总结与评估，为项目后续阶段提供依据。

（一）测试总结报告

1.报告内容

(1)执行概述与统计

(2)缺陷分析图表

(3)质量评估结论

2.报告模板

(1)标准化报告框架

(2)可视化数据展示

3.报告评审

(1)测试团队内部评审

(2)项目干系人确认

（二）经验教训总结

1.成功经验

(1)高效执行方法提炼

(2)值得推广的工具使用

2.问题分析

(1)执行效率瓶颈识别

(2)流程缺陷改进方向

3.改进建议

(1)制定具体改进措施

(2)设定下次执行参考标准

（三）资产归档管理

1.文件分类

(1)测试用例库归档

(2)执行记录电子化

2.存档规范

(1)建立版本管理机制

(2)设置访问权限控制

3.备份策略

(1)定期增量备份

(2)重要数据异地存储

五、测试执行持续改进

测试过程管理是一个持续优化的循环，需要不断根据反馈调整管理方法。

（一）过程度量体系

1.关键指标定义

(1)执行效率（用例/人天）

(2)缺陷预防率

(3)测试覆盖率

2.数据采集方法

(1)自动化数据抓取

(2)手动记录表单

3.分析工具应用

(1)使用BI工具生成看板

(2)建立趋势预测模型

（二）管理方法优化

1.流程再造

(1)对瓶颈环节进行简化

(2)建立并行处理机制

2.技术赋能

(1)引入AI辅助测试

(2)智能缺陷预测系统

3.团队协作提升

(1)建立知识共享平台

(2)开展交叉技能培训

（三）组织能力建设

1.角色认证体系

(1)制定测试工程师能力模型

(2)建立多级认证机制

2.知识管理

(3)建立项目知识库

3.文化建设

(1)鼓励创新测试方法

(2)建立质量改进提案制度

三、测试执行实施阶段

测试执行是验证产品质量的核心环节，需要严格按照既定计划进行，同时保持灵活性。本阶段的目标是系统性地运行测试用例，发现潜在缺陷，并准确记录测试结果。

（一）测试执行流程

1.每日执行步骤

(1)早上：环境与用例状态检查(30分钟)

具体操作：

检查测试环境是否稳定，包括服务器状态、网络连接、数据库连接等。

验证测试数据是否按计划加载或准备就绪。

检查测试管理工具中的用例状态，确认是否有遗漏执行或需要特别注意的用例。

参加简短的每日站会（Stand-upmeeting），了解昨日执行情况及当日计划。

(2)上午：核心功能测试执行(3-4小时)

具体操作：

按照测试计划优先级，首先执行核心模块或关键业务流程的测试用例。

严格遵循测试用例步骤，逐一执行，详细记录实际结果。

对于自动化测试脚本，执行自动化测试套件，并记录失败或超时的测试用例。

发现缺陷时，立即在测试管理工具中创建缺陷报告，包含详细的复现步骤、截图/录屏、环境信息等。

(3)下午：边缘场景与回归测试执行(3-4小时)

具体操作：

执行非功能性测试用例，如性能测试脚本、安全性测试点、兼容性测试等。

执行边界值测试、异常流测试等边缘场景用例。

对上午发现的严重或紧急缺陷进行初步验证（修复验证），确认缺陷是否已解决。

执行必要的回归测试，确保缺陷修复未引入新问题或导致其他功能异常。

(4)晚上：回归验证与结果整理(1-1.5小时)

具体操作：

对当天执行的所有测试用例进行快速回归遍历，重点关注核心功能稳定性。

整理当天的测试记录，更新测试管理工具中的用例状态和缺陷状态。

编写简短的日执行报告（DailyExecutionReport），包含完成的用例数、新发现缺陷数、缺陷状态汇总等信息。

备份当天产生的测试数据和日志。

2.异常处理

(1)发现严重缺陷立即报告(定义与流程)

定义：严重缺陷通常指导致系统崩溃、核心功能完全丧失、数据丢失或安全风险等问题。

流程：

测试人员在发现严重缺陷时，需在测试管理工具中创建缺陷，并立即通过即时通讯工具（如Slack、Teams等）或邮件通知相关负责人（如开发工程师、测试组长）。

提供最简化的复现步骤，确保开发人员能快速定位问题。

开发人员需在规定时间内（如1小时内）响应并开始修复。

(2)建立缺陷升级机制(分级与处理)

分级标准：根据缺陷的严重程度（严重、高、中、低、trivial）、影响范围、复现难度等进行分级。

处理流程：

不同级别的缺陷有不同的处理优先级和上报路径。例如，严重缺陷可能直接上报给项目经理，而低级别缺陷可能只在团队内流转。

使用缺陷状态矩阵（如PRIORITY-SEVERITYMatrix）帮助判断处理优先级。

定期（如每日）回顾缺陷队列，处理积压的缺陷。

3.进度跟踪

(1)每日完成情况统计(数据与报告)

数据项：统计已完成用例数、未执行用例数、新发现缺陷数、已解决缺陷数、阻塞缺陷数等。

报告形式：在每日站会中口头汇报关键指标，并更新共享的测试进度看板（物理或电子）。

(2)实时更新执行状态看板(工具与内容)

工具选择：使用Jira、Trello、Excel看板等工具。

看板内容：

用例状态分区：待执行（ToDo）、执行中（InProgress）、已完成（Done）、阻塞（Blocked）。

缺陷状态分区：新建（New）、待处理（Assigned）、修复中（Fixing）、已验证（Verifying）、已关闭（Closed）、重新打开（Reopened）。

关键指标可视化：用进度条显示整体测试完成百分比，用图表显示缺陷趋势（如新增缺陷、活跃缺陷）。

（二）测试结果管理

1.测试记录规范

(1)记录实际响应与预期差异(内容要求)

必须记录：测试步骤、实际系统响应（界面截图、日志输出、数值变化等）、预期结果。

差异描述：清晰说明实际结果与预期结果的偏差，是功能错误、界面错误、性能问题还是其他异常。

环境信息：记录执行时使用的测试环境配置（操作系统、浏览器版本、数据库版本等）。

(2)绘制缺陷密度趋势图(方法与目的)

方法：按天或按版本迭代统计发现的缺陷数量，绘制折线图或柱状图。

目的：观察缺陷发现的趋势，判断产品质量是否稳定，评估测试覆盖率是否足够。

2.缺陷管理

(1)使用四象限分类法(分类标准)

标准：将缺陷按“严重程度”和“优先级”分为四个象限：

第一象限：高严重度&高优先级（必须立即修复）

第二象限：高严重度&低优先级（按计划修复）

第三象限：低严重度&高优先级（可协商修复）

第四象限：低严重度&低优先级（可能忽略或稍后处理）

(2)设置缺陷优先级矩阵(结合因素)

考虑因素：

对用户的影响范围（影响所有用户vs少数用户）

问题发生的频率（总是发生vs偶尔发生）

解决该问题的成本（开发难度、时间投入）

缺陷的潜在风险（数据安全、系统稳定性）

矩阵示例：

|严重程度/优先级|高优先级|低优先级|

|:|:|:|

|高严重度|立即修复|计划修复|

|低严重度|可协商修复|可能忽略或稍后处理|

3.自动化验证

(1)对回归场景实施自动化(场景选择)

优先选择：核心业务流程、核心功能、UI界面变更相关的回归测试用例。

避免选择：需要大量手动操作、依赖特定环境配置、涉及复杂用户交互的场景。

(2)生成执行报告自动汇总(工具与流程)

工具：使用TestNG、Pytest、JUnit等测试框架，结合Allure、ReportNG等报告工具。

流程：

配置自动化测试脚本，使其能定时执行或在代码提交后触发。

测试执行完成后，自动生成包含测试通过率、失败用例详情、性能指标等的测试报告。

将报告发送给相关人员，并存储在版本控制或项目管理系统中。

（三）执行过程监控

1.实时监控指标

(1)测试用例完成率(计算与解读)

计算公式：(已完成用例数/计划用例总数)100%

解读：低于预期可能意味着资源不足、计划不合理或遇到阻塞。需要分析具体原因。

(2)缺陷发现速率(统计与分析)

统计方法：按天统计新增缺陷数，绘制趋势图。

分析：缺陷速率突然升高可能预示质量下降或测试更深入。速率趋于平稳可能与测试完成度高有关。

(3)严重缺陷数量(阈值设置)

设置依据：结合项目阶段和风险评估。例如，在Alpha阶段允许较多严重缺陷，但Beta阶段则应接近零。

监控动作：若严重缺陷数量突破阈值，需立即组织分析原因并调整策略。

2.定期评审会议

(1)每周执行进度复盘(会议议程)

议程：

回顾上周测试进度完成情况及偏差分析。

汇报当前缺陷状态及高优先级缺陷处理进展。

识别并讨论当前执行过程中的风险与挑战。

分配下周测试任务。

(2)问题集中解决机制(流程设计)

流程：

识别执行过程中的共性问题（如某个模块反复出现缺陷、测试环境稳定性差）。

在评审会上集中讨论，形成解决方案。

指定责任人跟进解决，并设定完成时限。

下次会议回顾解决效果。

3.风险预警

(1)设定关键指标阈值(示例与说明)

示例阈值：

用例完成率：每周低于80%触发预警。

缺陷密度：每100行代码发现超过2个严重缺陷触发预警。

自动化测试失败率：超过15%的自动化用例失败触发预警。

说明：阈值应根据项目实际情况和历史数据动态调整。

(2)自动触发预警通知(工具与技术)

技术实现：

在测试管理工具或CI/CD流水线中集成监控脚本。

脚本定期抓取关键指标数据，与预设阈值比较。

若触发预警，自动通过邮件、短信或即时通讯工具发送通知给相关负责人。

四、测试执行收尾阶段

测试执行完成后需要进行系统性的总结与评估，为项目后续阶段提供依据，并为未来项目积累经验。

（一）测试总结报告

1.报告内容

(1)执行概述与统计(核心要素)

测试范围：明确测试的模块、功能、版本范围。

执行时间：测试开始与结束日期，总耗时。

资源投入：参与测试的人员、使用的工具、环境资源等。

关键指标汇总：用例总数、执行用例数、通过率、失败率、阻塞用例数、缺陷总数、严重缺陷数、已解决缺陷数、遗留缺陷数等。

(2)缺陷分析图表(可视化呈现)

图表类型：

缺陷状态分布图（饼图或柱状图）。

缺陷严重程度分布图（柱状图）。

缺陷发现趋势图（折线图）。

缺陷模块分布图（柱状图）。

缺陷修复周期图（折线图）。

目的：直观展示缺陷情况，便于识别问题区域。

(3)质量评估结论(综合判断)

质量等级：根据缺陷数量、严重程度、遗留缺陷情况等，给出产品质量的总体评价（如：符合发布标准、需大量修复后发布、不建议发布等）。

风险评估：分析当前遗留缺陷可能对用户使用、系统稳定性带来的风险。

发布建议：基于质量评估，提出是否可以发布、需要哪些补充工作等建议。

2.报告模板

(1)标准化报告框架(常见结构)

封面页（项目名称、报告版本、日期）

目录

执行概述

测试统计指标

缺陷分析详情（含图表）

质量评估与结论

遗留缺陷列表及建议

经验教训总结

附录（可选，如详细测试日志）

(2)可视化数据展示(最佳实践)

使用图表时注意：

图表标题清晰，坐标轴标签明确。

颜色使用符合常规理解（如红色代表严重，绿色代表良好）。

关键数据点突出显示（如用数字放大或框选）。

图表数量不宜过多，避免信息过载。

3.报告评审

(1)测试团队内部评审(目的与流程)

目的：确保报告内容准确反映执行情况，统一团队对项目质量的认知。

流程：测试组长组织测试成员阅读报告初稿，收集反馈意见，进行修订。

(2)项目干系人确认(对象与方式)

对象：项目经理、产品经理、开发负责人、运维负责人等。

方式：提供报告电子版，安排会议进行讲解，收集书面确认意见。重要项目可要求在报告上签字确认。

（二）经验教训总结

1.成功经验

(1)高效执行方法提炼(具体方法)

方法示例：

某模块采用模块化测试方法，显著提高了回归测试效率。

使用特定测试工具（如JMeter）有效提升了性能测试覆盖率。

建立了跨部门沟通群组，加速了阻塞问题的解决。

(2)值得推广的工具使用(工具推荐与理由)

工具示例：

推荐使用ZephyrforJira进行测试管理与执行，其与Jira集成度高，报表功能强大。

推荐采用Selenium+Allure框架进行WebUI自动化测试，稳定性和报告效果俱佳。

理由：说明该工具在效率、易用性、稳定性方面的具体优势。

2.问题分析

(1)执行效率瓶颈识别(常见瓶颈)

瓶颈示例：

测试环境不稳定导致大量用例执行失败。

自动化脚本维护成本过高，更新不及时。

缺陷修复周期过长，影响整体测试进度。

测试用例设计质量不高，导致执行效率低。

(2)流程缺陷改进方向(具体建议)

建议示例：

针对环境不稳定问题，建议建立更完善的自动化环境部署脚本。

针对自动化脚本维护问题，建议采用PageObject模型提高脚本可维护性。

针对缺陷修复周期问题，建议优化缺陷优先级评估流程，确保高优先级缺陷得到及时处理。

针对用例设计问题，建议加强测试用例设计方法的培训。

3.改进建议

(1)制定具体改进措施(SMART原则)

措施示例：

"在下一个项目中，提前2周完成测试环境准备，并增加夜间自动巡检机制。"

"将自动化测试用例的维护时间控制在代码发布后的3个工作日内。"

"建立缺陷修复SLA（服务等级协议），明确各优先级缺陷的响应和解决时限。"

(2)设定下次执行参考标准(量化目标)

目标示例：

下次测试执行中，争取将用例平均执行时间缩短10%。

将自动化测试覆盖率提升至核心功能模块的80%。

将严重及以上级别缺陷的遗留率控制在5%以下。

将测试环境故障导致的用例失败率降低至1%以下。

（三）资产归档管理

1.文件分类

(1)测试用例库归档(分类标准)

标准：按项目、按模块、按版本进行分类存储。

格式：建议使用标准化的测试用例模板（如包含用例ID、模块、优先级、前置条件、测试步骤、预期结果等字段）。

(2)执行记录电子化(文件格式)

格式：测试日志、缺陷报告、测试执行结果文件等建议采用电子格式（如Excel、CSV、XML、JSON）。

目的：方便后续检索、统计和分析。

2.存档规范

(1)建立版本管理机制(方法选择)

方法：

使用版本控制系统（如Git）管理测试用例文档。

在文件命名中加入版本号或日期信息（如`test_cases_v1.2.xlsx`）。

建立清晰的版本变更历史记录。

(2)设置访问权限控制(权限分级)

分级：

测试团队成员：可读写测试用例和执行记录。

项目经理：可读所有测试相关资料。

其他项目成员：根据需要授予只读权限。

工具：使用文件服务器、云存储服务（如百度网盘、阿里云OSS）或项目管理工具的权限管理功能实现。

3.备份策略

(1)定期增量备份(备份频率)

频率：对重要测试资产（如测试用例库、缺陷数据库）建议每日进行增量备份。

目的：减少数据丢失风险。

(2)重要数据异地存储(存储方式)

方式：

将关键测试资产备份到公司内部服务器。

对极其重要的数据（如涉及大量用户数据模拟的敏感测试数据）考虑使用云存储服务进行异地备份。

制定数据恢复演练计划，确保备份有效性。

五、测试执行持续改进

测试过程管理是一个持续优化的循环，需要不断根据反馈调整管理方法，提升效率和效果。

（一）过程度量体系

1.关键指标定义

(1)执行效率(用例/人天)

计算公式：(已完成用例数/参与测试人数/测试总天数)

意义：反映测试人员的工作效率，单位时间内能完成多少有效测试工作。

(2)缺陷预防率

计算方法：(在测试阶段发现的问题数/项目总问题数)100%

意义：衡量测试活动在早期发现问题、预防问题流入生产环境的能力。

(3)测试覆盖率

计算方法：(执行测试用例数/应执行测试用例总数)100%

意义：衡量测试用例对需求或代码的覆盖程度，高覆盖率通常意味着更全面的测试。

(4)测试自动化率

计算方法：(自动化测试用例数/总测试用例数)100%

意义：衡量自动化测试在测试活动中的占比，高自动化率有助于提升执行效率和回归测试效果。

2.数据采集方法

(1)自动化数据抓取(工具与配置)

工具：测试管理工具（如JiraTestManagement）、CI/CD流水线（如Jenkins、GitLabCI）、性能测试工具（如LoadRunner、K6）。

配置：配置脚本或插件，自动从这些工具中抓取测试执行数据、缺陷数据、性能指标等。

(2)手动记录表单(表单设计)

设计要点：

表单简洁明了，减少填写负担。

包含核心信息字段：用例ID、执行步骤、实际结果、预期结果、缺陷描述（如适用）、环境信息、执行人、执行时间等。

提供模板和填写指南。

设计表单提交后的自动通知机制。

3.分析工具应用

(1)使用BI工具生成看板(工具推荐)

工具：Tableau、PowerBI、ApacheSuperset、或集成在项目管理工具中的看板功能（如Jira'sDashboard）。

应用：将采集到的测试数据接入BI工具，生成动态可交互的测试看板，可视化展示关键指标趋势、缺陷分布、资源使用情况等。

(2)建立趋势预测模型(方法说明)

方法：使用历史测试数据，应用统计分析方法（如移动平均、指数平滑）或机器学习模型（如时间序列预测）。

目的：预测未来测试进度、缺陷发现趋势、项目风险等，为资源规划和风险预警提供依据。

示例：预测下一个迭代周期的测试完成时间，或预测达到特定质量标准所需的测试用例数量。

（二）管理方法优化

1.流程再造

(1)对瓶颈环节进行简化(识别与优化)

识别方法：通过过程度量数据、团队访谈、问卷调查等方式识别执行效率最低、问题最多的环节。

优化示例：

对于缺陷处理流程瓶颈，可以简化缺陷报告模板，建立标准化的缺陷分类和优先级定义。

对于测试环境准备瓶颈，可以采用容器化技术（如Docker）快速部署和恢复测试环境。

(2)建立并行处理机制(具体场景)

场景示例：

并行执行不同模块的测试用例。

在开发人员修复缺陷的同时，测试人员进行回归验证。

测试用例设计与测试执行并行进行（先设计部分核心用例，再执行，再补充设计）。

前提：需要良好的任务分解、资源协调和沟通机制。

2.技术赋能

(1)引入AI辅助测试(技术方向)

方向：

AI辅助用例生成：基于需求文档或代码自动生成初步测试用例。

AI驱动的缺陷预测：分析历史数据，预测哪些模块或用例更容易出现缺陷。

AI智能探索：使用SeleniumGrid+AI技术（如ReinforcementLearning）进行无脚本自动化探索测试。

(2)智能缺陷预测系统(系统构成)

构成：

数据层：存储历史测试数据、缺陷数据、代码提交数据等。

模型层：训练机器学习模型（如逻辑回归、决策树、SVM）来预测缺陷。

应用层：提供可视化界面，展示预测结果，并给出修复建议。

(3)自动化测试工具链升级(工具链组成)

组成：

测试脚本开发：Selenium,Cypress,Playwright,Appium等。

测试执行引擎：TestNG,Pytest,JUnit等。

持续集成：Jenkins,GitLabCI,GitHubActions等。

测试报告：Allure,ReportNG,TestLink等。

性能测试：JMeter,LoadRunner,K6等。

API测试：Postman,SoapUI,RestAssured等。

3.团队协作提升

(1)建立知识共享平台(平台选择与内容)

平台选择：Confluence、Notion、企业Wiki等。

内容：

测试策略和计划模板。

标准化的测试用例模板和设计方法。

常见问题解决方案库。

测试工具使用指南和最佳实践。

项目经验教训总结。

(2)开展交叉技能培训(培训内容)

内容：

测试人员接受基本的开发原理培训（如代码走查、调试基础），能更好地理解需求和定位问题。

开发人员接受基本的测试方法和工具培训（如单元测试、接口测试），能更好地配合测试工作。

共同参与技术分享会，促进技术交流。

（三）组织能力建设

1.角色认证体系

(1)制定测试工程师能力模型(能力维度)

维度：

技术能力：测试工具使用、脚本开发、自动化测试、性能测试、安全测试等。

方法能力：测试设计方法（等价类、边界值、场景法等）、测试用例设计、缺陷管理、测试流程优化等。

软技能：沟通协调、问题分析、文档编写、团队合作、学习能力等。

行业知识：特定领域（如金融、医疗）的业务理解和测试要求。

(2)建立多级认证机制(认证级别)

级别示例：

初级测试工程师：掌握基础测试方法和工具使用。

中级测试工程师：能独立设计和执行测试，处理常见问题。

高级测试工程师：具备测试方案设计能力，能指导团队，解决复杂问题。

测试专家/架构师：在特定测试领域（如自动化、性能、安全）有深厚造诣，能进行技术决策和流程改进。

认证方式：通过理论考试、实践操作、项目评审等方式进行认证。

2.知识管理

(1)建立项目知识库(知识分类)

分类：

项目通用知识：项目背景、需求文档、接口文档、测试策略等。

测试技术知识：测试工具教程、脚本示例、常见问题解决方案等。

经验教训：历史项目中的成功经验和失败教训。

流程规范：公司内部或项目特有的测试流程和规范。

(2)知识沉淀与更新机制(流程设计)

流程：

在项目结束后，指定人员负责整理和归档项目知识。

建立知识分享机制，如定期举办技术分享会、编写最佳实践文章。

鼓励团队成员持续更新和完善知识库内容。

将知识库纳入团队或公司的新人培训体系。

3.文化建设

(1)鼓励创新测试方法(活动形式)

活动形式：

设立“创新测试方法奖”，奖励提出并实践有效新方法的个人或团队。

组织测试方法创新工作坊，邀请内外部专家分享和讨论。

鼓励团队尝试新的测试工具或技术，并提供相应的资源支持。

(2)建立质量改进提案制度(提案流程)

流程：

提供便捷的提案提交渠道（如在线表单、邮件地址）。

设立专门人员或小组负责评审提案的可行性和价值。

对优秀的提案给予奖励和资源支持，并公开表彰。

定期回顾提案实施效果，形成持续改进的闭环。

一、软件测试执行过程概述

软件测试执行过程管理是确保测试活动高效、有序进行的关键环节。通过规范化的管理流程，可以有效提升测试质量，降低项目风险。本指南旨在提供一套系统化的测试执行过程管理方法，涵盖从准备到收尾的各个阶段，帮助测试团队实现目标。

（一）测试执行过程的重要性

1.确保测试覆盖完整性

(1)避免遗漏关键测试场景

(2)维持测试标准统一性

2.提高问题发现效率

(1)优化缺陷跟踪机制

(2)加速问题修复验证

3.控制项目风险

(1)实时监控测试进度

(2)及时调整测试策略

（二）测试执行的基本原则

1.规范化原则

(1)遵循统一的测试流程

(2)使用标准化的测试工具

2.动态调整原则

(1)根据实际进度调整计划

(2)优先测试高风险模块

3.客观记录原则

(1)详细记录测试结果

(2)保持测试数据真实性

二、测试执行准备阶段

测试执行前的充分准备是成功的关键。本阶段需完成所有必要的资源、环境和流程配置。

（一）测试资源准备

1.人员分配

(1)明确测试角色职责

(2)建立合理的任务队列

2.工具准备

(1)测试管理平台配置

(2)自动化测试脚本准备

3.环境准备

(1)模拟生产环境配置

(2)数据准备与备份

（二）测试用例评审

1.评审流程

(1)小组交叉评审

(2)领导最终确认

2.评审要点

(1)测试步骤的完整性

(2)期望结果的合理性

3.修订管理

(1)建立用例变更追踪

(2)版本控制机制

（三）测试执行计划制定

1.执行范围界定

(1)明确测试模块优先级

(2)制定分阶段执行策略

2.进度安排

(1)每日执行时长规划

(2)设置关键里程碑节点

3.风险预案

(1)识别潜在执行障碍

(2)准备应急资源调配方案

三、测试执行实施阶段

测试执行是验证产品质量的核心环节，需要严格按照既定计划进行，同时保持灵活性。

（一）测试执行流程

1.每日执行步骤

(1)早上：检查环境与用例状态

(2)上午：执行核心功能测试

(3)下午：执行边缘场景测试

(4)晚上：回归验证与结果整理

2.异常处理

(1)发现严重缺陷立即报告

(2)建立缺陷升级机制

3.进度跟踪

(1)每日完成情况统计

(2)实时更新执行状态看板

（二）测试结果管理

1.测试记录规范

(1)记录实际响应与预期差异

(2)绘制缺陷密度趋势图

2.缺陷管理

(1)使用四象限分类法

(2)设置缺陷优先级矩阵

3.自动化验证

(1)对回归场景实施自动化

(2)生成执行报告自动汇总

（三）执行过程监控

1.实时监控指标

(1)测试用例完成率

(2)缺陷发现速率

(3)严重缺陷数量

2.定期评审会议

(1)每周执行进度复盘

(2)问题集中解决机制

3.风险预警

(1)设定关键指标阈值

(2)自动触发预警通知

四、测试执行收尾阶段

测试执行完成后需要进行系统性的总结与评估，为项目后续阶段提供依据。

（一）测试总结报告

1.报告内容

(1)执行概述与统计

(2)缺陷分析图表

(3)质量评估结论

2.报告模板

(1)标准化报告框架

(2)可视化数据展示

3.报告评审

(1)测试团队内部评审

(2)项目干系人确认

（二）经验教训总结

1.成功经验

(1)高效执行方法提炼

(2)值得推广的工具使用

2.问题分析

(1)执行效率瓶颈识别

(2)流程缺陷改进方向

3.改进建议

(1)制定具体改进措施

(2)设定下次执行参考标准

（三）资产归档管理

1.文件分类

(1)测试用例库归档

(2)执行记录电子化

2.存档规范

(1)建立版本管理机制

(2)设置访问权限控制

3.备份策略

(1)定期增量备份

(2)重要数据异地存储

五、测试执行持续改进

测试过程管理是一个持续优化的循环，需要不断根据反馈调整管理方法。

（一）过程度量体系

1.关键指标定义

(1)执行效率（用例/人天）

(2)缺陷预防率

(3)测试覆盖率

2.数据采集方法

(1)自动化数据抓取

(2)手动记录表单

3.分析工具应用

(1)使用BI工具生成看板

(2)建立趋势预测模型

（二）管理方法优化

1.流程再造

(1)对瓶颈环节进行简化

(2)建立并行处理机制

2.技术赋能

(1)引入AI辅助测试

(2)智能缺陷预测系统

3.团队协作提升

(1)建立知识共享平台

(2)开展交叉技能培训

（三）组织能力建设

1.角色认证体系

(1)制定测试工程师能力模型

(2)建立多级认证机制

2.知识管理

(3)建立项目知识库

3.文化建设

(1)鼓励创新测试方法

(2)建立质量改进提案制度

三、测试执行实施阶段

测试执行是验证产品质量的核心环节，需要严格按照既定计划进行，同时保持灵活性。本阶段的目标是系统性地运行测试用例，发现潜在缺陷，并准确记录测试结果。

（一）测试执行流程

1.每日执行步骤

(1)早上：环境与用例状态检查(30分钟)

具体操作：

检查测试环境是否稳定，包括服务器状态、网络连接、数据库连接等。

验证测试数据是否按计划加载或准备就绪。

检查测试管理工具中的用例状态，确认是否有遗漏执行或需要特别注意的用例。

参加简短的每日站会（Stand-upmeeting），了解昨日执行情况及当日计划。

(2)上午：核心功能测试执行(3-4小时)

具体操作：

按照测试计划优先级，首先执行核心模块或关键业务流程的测试用例。

严格遵循测试用例步骤，逐一执行，详细记录实际结果。

对于自动化测试脚本，执行自动化测试套件，并记录失败或超时的测试用例。

发现缺陷时，立即在测试管理工具中创建缺陷报告，包含详细的复现步骤、截图/录屏、环境信息等。

(3)下午：边缘场景与回归测试执行(3-4小时)

具体操作：

执行非功能性测试用例，如性能测试脚本、安全性测试点、兼容性测试等。

执行边界值测试、异常流测试等边缘场景用例。

对上午发现的严重或紧急缺陷进行初步验证（修复验证），确认缺陷是否已解决。

执行必要的回归测试，确保缺陷修复未引入新问题或导致其他功能异常。

(4)晚上：回归验证与结果整理(1-1.5小时)

具体操作：

对当天执行的所有测试用例进行快速回归遍历，重点关注核心功能稳定性。

整理当天的测试记录，更新测试管理工具中的用例状态和缺陷状态。

编写简短的日执行报告（DailyExecutionReport），包含完成的用例数、新发现缺陷数、缺陷状态汇总等信息。

备份当天产生的测试数据和日志。

2.异常处理

(1)发现严重缺陷立即报告(定义与流程)

定义：严重缺陷通常指导致系统崩溃、核心功能完全丧失、数据丢失或安全风险等问题。

流程：

测试人员在发现严重缺陷时，需在测试管理工具中创建缺陷，并立即通过即时通讯工具（如Slack、Teams等）或邮件通知相关负责人（如开发工程师、测试组长）。

提供最简化的复现步骤，确保开发人员能快速定位问题。

开发人员需在规定时间内（如1小时内）响应并开始修复。

(2)建立缺陷升级机制(分级与处理)

分级标准：根据缺陷的严重程度（严重、高、中、低、trivial）、影响范围、复现难度等进行分级。

处理流程：

不同级别的缺陷有不同的处理优先级和上报路径。例如，严重缺陷可能直接上报给项目经理，而低级别缺陷可能只在团队内流转。

使用缺陷状态矩阵（如PRIORITY-SEVERITYMatrix）帮助判断处理优先级。

定期（如每日）回顾缺陷队列，处理积压的缺陷。

3.进度跟踪

(1)每日完成情况统计(数据与报告)

数据项：统计已完成用例数、未执行用例数、新发现缺陷数、已解决缺陷数、阻塞缺陷数等。

报告形式：在每日站会中口头汇报关键指标，并更新共享的测试进度看板（物理或电子）。

(2)实时更新执行状态看板(工具与内容)

工具选择：使用Jira、Trello、Excel看板等工具。

看板内容：

用例状态分区：待执行（ToDo）、执行中（InProgress）、已完成（Done）、阻塞（Blocked）。

缺陷状态分区：新建（New）、待处理（Assigned）、修复中（Fixing）、已验证（Verifying）、已关闭（Closed）、重新打开（Reopened）。

关键指标可视化：用进度条显示整体测试完成百分比，用图表显示缺陷趋势（如新增缺陷、活跃缺陷）。

（二）测试结果管理

1.测试记录规范

(1)记录实际响应与预期差异(内容要求)

必须记录：测试步骤、实际系统响应（界面截图、日志输出、数值变化等）、预期结果。

差异描述：清晰说明实际结果与预期结果的偏差，是功能错误、界面错误、性能问题还是其他异常。

环境信息：记录执行时使用的测试环境配置（操作系统、浏览器版本、数据库版本等）。

(2)绘制缺陷密度趋势图(方法与目的)

方法：按天或按版本迭代统计发现的缺陷数量，绘制折线图或柱状图。

目的：观察缺陷发现的趋势，判断产品质量是否稳定，评估测试覆盖率是否足够。

2.缺陷管理

(1)使用四象限分类法(分类标准)

标准：将缺陷按“严重程度”和“优先级”分为四个象限：

第一象限：高严重度&高优先级（必须立即修复）

第二象限：高严重度&低优先级（按计划修复）

第三象限：低严重度&高优先级（可协商修复）

第四象限：低严重度&低优先级（可能忽略或稍后处理）

(2)设置缺陷优先级矩阵(结合因素)

考虑因素：

对用户的影响范围（影响所有用户vs少数用户）

问题发生的频率（总是发生vs偶尔发生）

解决该问题的成本（开发难度、时间投入）

缺陷的潜在风险（数据安全、系统稳定性）

矩阵示例：

|严重程度/优先级|高优先级|低优先级|

|:|:|:|

|高严重度|立即修复|计划修复|

|低严重度|可协商修复|可能忽略或稍后处理|

3.自动化验证

(1)对回归场景实施自动化(场景选择)

优先选择：核心业务流程、核心功能、UI界面变更相关的回归测试用例。

避免选择：需要大量手动操作、依赖特定环境配置、涉及复杂用户交互的场景。

(2)生成执行报告自动汇总(工具与流程)

工具：使用TestNG、Pytest、JUnit等测试框架，结合Allure、ReportNG等报告工具。

流程：

配置自动化测试脚本，使其能定时执行或在代码提交后触发。

测试执行完成后，自动生成包含测试通过率、失败用例详情、性能指标等的测试报告。

将报告发送给相关人员，并存储在版本控制或项目管理系统中。

（三）执行过程监控

1.实时监控指标

(1)测试用例完成率(计算与解读)

计算公式：(已完成用例数/计划用例总数)100%

解读：低于预期可能意味着资源不足、计划不合理或遇到阻塞。需要分析具体原因。

(2)缺陷发现速率(统计与分析)

统计方法：按天统计新增缺陷数，绘制趋势图。

分析：缺陷速率突然升高可能预示质量下降或测试更深入。速率趋于平稳可能与测试完成度高有关。

(3)严重缺陷数量(阈值设置)

设置依据：结合项目阶段和风险评估。例如，在Alpha阶段允许较多严重缺陷，但Beta阶段则应接近零。

监控动作：若严重缺陷数量突破阈值，需立即组织分析原因并调整策略。

2.定期评审会议

(1)每周执行进度复盘(会议议程)

议程：

回顾上周测试进度完成情况及偏差分析。

汇报当前缺陷状态及高优先级缺陷处理进展。

识别并讨论当前执行过程中的风险与挑战。

分配下周测试任务。

(2)问题集中解决机制(流程设计)

流程：

识别执行过程中的共性问题（如某个模块反复出现缺陷、测试环境稳定性差）。

在评审会上集中讨论，形成解决方案。

指定责任人跟进解决，并设定完成时限。

下次会议回顾解决效果。

3.风险预警

(1)设定关键指标阈值(示例与说明)

示例阈值：

用例完成率：每周低于80%触发预警。

缺陷密度：每100行代码发现超过2个严重缺陷触发预警。

自动化测试失败率：超过15%的自动化用例失败触发预警。

说明：阈值应根据项目实际情况和历史数据动态调整。

(2)自动触发预警通知(工具与技术)

技术实现：

在测试管理工具或CI/CD流水线中集成监控脚本。

脚本定期抓取关键指标数据，与预设阈值比较。

若触发预警，自动通过邮件、短信或即时通讯工具发送通知给相关负责人。

四、测试执行收尾阶段

测试执行完成后需要进行系统性的总结与评估，为项目后续阶段提供依据，并为未来项目积累经验。

（一）测试总结报告

1.报告内容

(1)执行概述与统计(核心要素)

测试范围：明确测试的模块、功能、版本范围。

执行时间：测试开始与结束日期，总耗时。

资源投入：参与测试的人员、使用的工具、环境资源等。

关键指标汇总：用例总数、执行用例数、通过率、失败率、阻塞用例数、缺陷总数、严重缺陷数、已解决缺陷数、遗留缺陷数等。

(2)缺陷分析图表(可视化呈现)

图表类型：

缺陷状态分布图（饼图或柱状图）。

缺陷严重程度分布图（柱状图）。

缺陷发现趋势图（折线图）。

缺陷模块分布图（柱状图）。

缺陷修复周期图（折线图）。

目的：直观展示缺陷情况，便于识别问题区域。

(3)质量评估结论(综合判断)

质量等级：根据缺陷数量、严重程度、遗留缺陷情况等，给出产品质量的总体评价（如：符合发布标准、需大量修复后发布、不建议发布等）。

风险评估：分析当前遗留缺陷可能对用户使用、系统稳定性带来的风险。

发布建议：基于质量评估，提出是否可以发布、需要哪些补充工作等建议。

2.报告模板

(1)标准化报告框架(常见结构)

封面页（项目名称、报告版本、日期）

目录

执行概述

测试统计指标

缺陷分析详情（含图表）

质量评估与结论

遗留缺陷列表及建议

经验教训总结

附录（可选，如详细测试日志）

(2)可视化数据展示(最佳实践)

使用图表时注意：

图表标题清晰，坐标轴标签明确。

颜色使用符合常规理解（如红色代表严重，绿色代表良好）。

关键数据点突出显示（如用数字放大或框选）。

图表数量不宜过多，避免信息过载。

3.报告评审

(1)测试团队内部评审(目的与流程)

目的：确保报告内容准确反映执行情况，统一团队对项目质量的认知。

流程：测试组长组织测试成员阅读报告初稿，收集反馈意见，进行修订。

(2)项目干系人确认(对象与方式)

对象：项目经理、产品经理、开发负责人、运维负责人等。

方式：提供报告电子版，安排会议进行讲解，收集书面确认意见。重要项目可要求在报告上签字确认。

（二）经验教训总结

1.成功经验

(1)高效执行方法提炼(具体方法)

方法示例：

某模块采用模块化测试方法，显著提高了回归测试效率。

使用特定测试工具（如JMeter）有效提升了性能测试覆盖率。

建立了跨部门沟通群组，加速了阻塞问题的解决。

(2)值得推广的工具使用(工具推荐与理由)

工具示例：

推荐使用ZephyrforJira进行测试管理与执行，其与Jira集成度高，报表功能强大。

推荐采用Selenium+Allure框架进行WebUI自动化测试，稳定性和报告效果俱佳。

理由：说明该工具在效率、易用性、稳定性方面的具体优势。

2.问题分析

(1)执行效率瓶颈识别(常见瓶颈)

瓶颈示例：

测试环境不稳定导致大量用例执行失败。

自动化脚本维护成本过高，更新不及时。

缺陷修复周期过长，影响整体测试进度。

测试用例设计质量不高，导致执行效率低。

(2)流程缺陷改进方向(具体建议)

建议示例：

针对环境不稳定问题，建议建立更完善的自动化环境部署脚本。

针对自动化脚本维护问题，建议采用PageObject模型提高脚本可维护性。

针对缺陷修复周期问题，建议优化缺陷优先级评估流程，确保高优先级缺陷得到及时处理。

针对用例设计问题，建议加强测试用例设计方法的培训。

3.改进建议

(1)制定具体改进措施(SMART原则)

措施示例：

"在下一个项目中，提前2周完成测试环境准备，并增加夜间自动巡检机制。"

"将自动化测试用例的维护时间控制在代码发布后的3个工作日内。"

"建立缺陷修复SLA（服务等级协议），明确各优先级缺陷的响应和解决时限。"

(2)设定下次执行参考标准(量化目标)

目标示例：

下次测试执行中，争取将用例平均执行时间缩短10%。

将自动化测试覆盖率提升至核心功能模块的80%。

将严重及以上级别缺陷的遗留率控制在5%以下。

将测试环境故障导致的用例失败率降低至1%以下。

（三）资产归档管理

1.文件分类

(1)测试用例库归档(分类标准)

标准：按项目、按模块、按版本进行分类存储。

格式：建议使用标准化的测试用例模板（如包含用例ID、模块、优先级、前置条件、测试步骤、预期结果等字段）。

(2)执行记录电子化(文件格式)

格式：测试日志、缺陷报告、测试执行结果文件等建议采用电子格式（如Excel、CSV、XML、JSON）。

目的：方便后续检索、统计和分析。

2.存档规范

(1)建立版本管理机制(方法选择)

方法：

使用版本控制系统（如Git）管理测试用例文档。

在文件命名中加入版本号或日期信息（如`test_cases_v1.2.xlsx`）。

建立清晰的版本变更历史记录。

(2)设置访问权限控制(权限分级)

分级：

测试团队成员：可读写测试用例和执行记录。

项目经理：可读所有测试相关资料。

其他项目成员：根据需要授予只读权限。

工具：使用文件服务器、云存储服务（如百度网盘、阿里云OSS）或项目管理工具的权限管理功能实现。

3.备份策略

(1)定期增量备份(备份频率)

频率：对重要测试资产（如测试用例库、缺陷数据库）建议每日进行增量备份。

目的：减少数据丢失风险。

(2)重要数据异地存储(存储方式)

方式：

将关键测试资产备份到公司内部服务器。

对极其重要的数据（如涉及大量用户数据模拟的敏感测试数据）考虑使用云存储服务进行异地备份。

制定数据恢复演练计划，确保备份有效性。

五、测试执行持续改进

测试过程管理是一个持续优化的循环，需要不断根据反馈调整管理方法，提升效率和效果。

（一）过程度量体系

1.关键指标定义

(1)执行效率(用例/人天)

计算公式：(已完成用例数/参与测试人数/测试总天数)

意义：反映测试人员的工作效率，单位时间内能完成多少有效测试工作。

(2)缺陷预防率

计算方法：(在测试阶段发现的问题数/项目总问题数)100%

意义：衡量测试活动在早期发现问题、预防问题流入生产环境的能力。

(3)测试覆盖率

计算方法：(执行测试用例数/应执行测试用例总数)100%

意义：衡量测试用例对需求或代码的覆盖程度，高覆盖率通常意味着更全面的测试。

(4)测试自动化率

计算方法：(自动化测试用例数/总测试用例数)100%

意义：衡量自动化测试在测试活动中的占比，高自动化率有助于提升执行效率和回归测试效果。

2.数据采集方法

(1)自动化数据抓取(工具与配置)

工具：测试管理工具（如JiraTestManagement）、CI/CD流水线（如Jenkins、GitLabCI）、性能测试工具（如LoadRunner、K6）。

配置：配置脚本或插件，自动从这些工具中抓取测试执行数据、缺陷数据、性能指标等。

(2)手动记录表单(表单设计)

设计要点：

表单简洁明了，减少填写负担。

包含核心信息字段：用例ID、执行步骤、实际结果、预期结果、缺陷描述（如适用）、环境信息、执行人、执行时间等。

提供模板和填写指南。

设计表单提交后的自动通知机制。

3.分析工具应用

(1)使用BI工具生成看板(工具推荐)

工具：Tableau、PowerBI、ApacheSuperset、或集成在项目管理工具中的看板功能（如Jira'sDashboard）。

应用：将采集到的测试数据接入BI工具，生成动态可交互的测试看板，可视化展示关键指标趋势、缺陷分布、资源使用情况等。

(2)建立趋势预测模型(方法说明)

方法：使用历史测试数据，应用统计分析方法（如移动平均、指数平滑）或机器学习模