一：前缀

就像大部分的美剧一样，在聊精准测试实现之前，想先谈下自己脑子里面一些乱七八糟的想法

• 测试和开发信息的不对等

这里的不对等，并不是指的不公平，而是信息的不对等。测试更加偏重与业务知识，开发更加偏重于实现。这样往往会造成信息不对称，比如开发人员修改了 2 行代码，可能测试人员就需要把整改业务回归一遍，资源在浪费，产品发布迭代的周期在变长。

• 测试和开发的产物不对等

一个周期完成了，开发提供了可交付物是代码，测试提交了可交付物是用例，业务对应着代码，我们的用例也应该对应着代码。
开发人员的代码完成了，可以由测试证明没有问题。那么测试完成了，我们应该由谁来证明。

二：具体的实现方案

三步走的模式

• 进行基础模块的建立

开发了用户中心、权限模块、用例模块、任务/计划模块、报告模块、覆盖率能力构建

• 精准分析

在基础模块实现的基础上，建立专业化的度量指标，用例评测测试过程质量。
实现覆盖率服务化，以及差异化的覆盖率功能。对新代码，可以查看新代码覆盖情况。修改代码，可以看差异化的代码测试情况。

• 精准推送

利用 java-agent 以及 bytebuddy 进行执行过程代码（类、方法）拦截，采用沙箱和主程序隔离，并且采用 flume-kafka-es，实现代码落地到 es 中。
采用降噪服务，关联用例和拦截到的执行代码，给用户推荐最合适用例/代码绑定关系，并且支持用户进行人工标准。
采用 svn-diff，按时间/构建来获取代码差异（类、方法），根据绑定关系给用户推荐合适用例。从而实现用例的精准推送。