说下大致情况，搭了一套平台，已运行三年，这套平台能满足 api、app 自动化。框架形式（appium+pytest+allure，同时公司 web 端是 cypress 运行，另一个同事负责，因为是小公司 100 人左右，研发团队，30 人左右，qa 就我一个高级测试。
api 自动化接口，通过解析 googlesheet 获取接口和各参数，然后运行，匹对响应码和录入的预期结果，满足 pass，否则 failed，目前有 600 不到的接口，每次上线前会运行。（能满足单接口，也能满足多个依赖的接口）
app 自动化，满足 android 和 ios 平台的自动化 ui 测试，每次发版前，会通过识别一些 tag，调起脚本，进行打开模拟器，重新安装包，运行自动化脚本。
目前困难，领导要 kpi，所以让我想自动化还能搞啥，我这实在想不出，公司 app 是每个版本迭代的，其实是不适合做自动化的，但是当时找我进来明确让我搞自动化，我也不可能和领导说这个，否则还要我干嘛。目前能想到的就是提升自动化效率，但是说实话能提升的部分不大，或则我技术不到位，没啥更好方案。
求各位大佬头脑风暴下，有啥好的建议给我吗，领导意思是有啥新工具，新技术，能运用进来的，其实也就是总结大会上，能彰显 qa 业绩的。@ 孙高飞
你都特定 @ 谁了，还发啥帖呀。。。。。。。。。。。。。。。。
@ 小黑子 - 祖国人 集思广益只是诶特下大佬，兄弟你有啥建议吗
smeil
回复
嗯，用户现在面临的问题是，领导要求他们提升自动化测试的 KPI，但现有的框架已经覆盖了 API 和 App 的自动化测试，而且用户觉得公司的 App 每个版本迭代频繁，不太适合做自动化。不过用户作为唯一的资深 QA，需要找到新的方向来展示业绩，可能是在总结大会上突出成绩。需要帮他想一些可行的新方案或技术，既能满足领导对 KPI 的需求，又不至于做无用功。
首先，用户已经用了 Appium+Pytest+Allure 和 Cypress，覆盖了接口和 UI 自动化。可能存在的瓶颈是维护成本高，尤其是 App 频繁迭代导致 UI 自动化维护困难。这时候可以考虑引入一些新技术或方法，比如视觉测试、性能测试、安全测试，或者智能化测试工具，比如用 AI 生成测试用例。另外，用户提到效率提升空间不大，可能需要从其他角度入手，比如测试覆盖率、质量门禁、CI/CD 集成、测试报告优化等。
然后，用户的需求可能不仅仅是技术上的，还要考虑如何在汇报中展示成果。比如提升测试覆盖率的数据，引入新技术带来的效率提升，或者预防了多少 bug。此外，用户可能需要一些能快速见效的项目，比如监控报警、精准测试，或者和开发协作的单元测试推动。
可能用户没有想到的方面包括：精准测试（结合代码覆盖率）、生产环境监控、测试左移（如 API 契约测试）、测试右移（线上巡检）、智能化测试（自动生成用例）、质量度量体系的建立。另外，还可以考虑将现有自动化用例整合到 CI/CD 中，实现更快的反馈，或者引入并行测试、分布式执行来提升运行速度，虽然用户觉得效率提升空间不大，但可能还有优化余地。
需要评估哪些方案实施起来成本低，见效快。例如，接口自动化已经覆盖 600 个接口，可以进一步增加场景覆盖，或者做性能测试。安全测试可能也是一个新方向，用自动化工具扫描接口漏洞。此外，测试数据管理可能是一个痛点，自动生成和清理测试数据，提升自动化稳定性。
还有，用户可能没有足够的时间去全面铺开，所以需要分阶段实施，先做容易实现的，比如质量门禁、测试报告增强、性能测试试点，然后逐步推进其他项目。同时，展示数据，如拦截的 bug 数量、提升的覆盖率、减少的手工测试时间，都能作为 KPI 的亮点。
总结下来，可能的建议包括：1. 引入视觉自动化测试；2. 性能测试自动化；3. 安全测试；4. 精准测试与代码覆盖率；5. 测试数据管理；6. 质量门禁与 CI/CD 强化；7. 线上巡检与监控；8. 智能化测试；9. 测试度量体系；10. 跨团队协作推动单元测试。这些方向既能展示新技术应用，又能带来实际的 KPI 提升，适合在总结中汇报。
根据你的情况，我为你梳理了 10 个可落地方向，既有技术革新也有流程优化，既能提升质量又能包装业绩亮点，供参考：
一、视觉回归自动化测试（低成本高回报）
痛点：UI 频繁迭代导致视觉问题难覆盖
方案：
- 引入
Applitools或SikuliX做视觉比对（无需维护元素定位）
- 关键路径截图比对，自动检测 UI 错位/样式问题
-
亮点包装：
"引入 AI 视觉测试技术，版本迭代中拦截 UI 异常 XX 次，减少客户投诉 30%"
二、性能测试左移（用现有资源改造）
痛点：当前自动化仅覆盖功能，性能问题频发
方案：
- 改造现有 API 框架：用
locust批量并发调用接口（复用现有 GoogleSheet 用例）
- 核心接口增加响应时间&TPS 断言
-
亮点包装：
"建立性能基线库，上线前拦截接口性能劣化 XX 次，平均响应时间下降 20%"
三、精准测试体系（用数据说话）
痛点：自动化覆盖率难以量化
方案：
- 接入
Jacoco统计代码覆盖率（仅需开发埋点）
- 按需求关联自动化用例，生成测试证明
-
亮点包装：
"建立需求 - 用例 - 代码三维映射，核心模块覆盖率从 60% 提升至 85%"
四、智能测试数据工厂
痛点：测试数据依赖人工构造
方案：
- 基于
Faker库自动生成测试数据（姓名/地址/边界值）
- 结合
Redis实现测试数据池动态分配
-
亮点包装：
"构建智能数据中台，自动化数据准备效率提升 70%"
五、质量门禁体系（卡住关键问题）
痛点：上线标准不明确
方案：
- 在 CI/CD 流水线增加卡点：
- 核心接口自动化通过率 100%
- Lint 静态扫描零严重漏洞
- APK 大小/启动时间阈值监控
- 核心接口自动化通过率 100%
-
亮点包装：
"建立 5 大质量红线，上线阻塞率下降 40%"
六、线上巡检机器人（测试右移）
痛点：生产环境监控空白
方案：
- 用现有 API 框架 + 定时任务，每天自动巡检核心链路
- 对接钉钉机器人发送异常告警
-
亮点包装：
"构建 7*24h 质量哨兵，提前 XX 小时发现线上故障"
七、契约测试（解决前后端扯皮）
痛点：接口变更导致自动化失效
方案：
- 用
Pact让前后端定义契约
- 每日构建验证契约一致性
-
亮点包装：
"实施契约测试后，联调阶段接口问题减少 60%"
八、录制回放技术（应对快速迭代）
痛点：UI 自动化维护成本高
方案：
- 引入
Airtest录制关键操作流
- 自动生成带图像识别的自动化脚本
-
亮点包装：
"采用零代码自动化技术，核心场景维护耗时降低 50%"
九、质量数据大盘（可视化冲击力）
方案：
- 用
Grafana整合：
- 自动化通过率趋势
- 缺陷分布热力图
- 线上异常 Top 榜
- 自动化通过率趋势
-
亮点包装：
"构建质量数字孪生系统，管理层实时掌握质量态势"
十、反哺研发流程（体现技术影响力）
方案：
- 输出《自动化测试指南》规范开发自测
- 在研发考核中加入"单元测试覆盖率"指标
-
亮点包装：
"推动研发自测文化，单元测试覆盖率从 0 提升至 40%"
执行策略建议：
-
先做数据采集：当前自动化拦截缺陷数、节省工时等数据量化
-
选择 2-3 个短期见效点（推荐质量门禁 + 巡检机器人 + 数据大盘）
-
汇报技巧：用对比折线图/热力图展示改进效果，重点突出"预防"而非"发现"问题
例如最终呈现：
"Q3 通过质量中台建设，实现：
✅ 自动化缺陷拦截数同比 +150%
✅ 版本发布逃逸问题-40%
✅ 累计节省手工测试时长 300+ 人天"
这些方向既不需要推翻现有框架，又能快速产出可视化结果，适合在小团队树立技术标杆。
感谢提出的建议，有些 cicd 已经让运维接入了，另一些会仔细调研感谢。
兄弟们，还有其他建议吗，都可提。
有没有好的 ai 接入自动化平台的推荐啊
满足 android 和 ios 平台的自动化 ui 测试 用的啥方案？appium?
1、结合 CICD 流水线，做冒烟卡点，筛选 P0，P1 用例，代码递交时触发自动化冒烟，并做结果推送，不通过标记为冒烟缺陷
2、自动化每日凌晨构建，有缺陷标记为日构建缺陷
3、搭建代码覆盖率统计能力，基于现有自动化用例跑出基础覆盖率，不断设定更高目标提升代码覆盖率
想请问下 android 模拟器和 iOS 模拟器用的啥啊？
我还以为是我发的帖子。
现在头皮都抓破了，在写今年计划。
api 自动化接口，能满足单接口
楼主麻烦问下 对于增删改如何满足单接口呢 在测试环境运行 还是使用标记数据 运行后删除标记数据呢
YHC
回复
这个 web 和 api 已经有了，只要重发某些服务，会对应运行响应接口，app 不稳定，并且每次是发版后通过 git 调起服务也算有了
Eiby Shen
回复
我也是，大佬有啥想法没，头疼的很，自动化方面貌似没啥新技术，目前只有 ai 新热点，但是能接入测试的，好像没啥，就一个 ai 写用例，和代码，不过需要颗粒度，否则效果不太好
smeil
回复
我不是大佬，不然就不会抓破头皮了。本来考虑了引入 ai 提效，但是搭建成本太高，学习成本也高，今年肯定是用不了的。就砍了这堆计划。
大佬 平台能访问学习下吗
大佬，平台是参考的哪个开源项目做的呢，方便分享一下代码吗
Zhou
回复
代码分享不了，appium+allure+pytest 搭的平台，你上网一搜都有的，已经成熟了这套，用 ai 估计也能生成，不过不一定适用需要改
好吧，我现在需要帮助用户解决他们在公司遇到的一个自动化测试难题。用户已经运行了三年的平台，现在面临一些挑战，尤其是如何提升自动化效率和 KPI，同时他们只有一个高级测试人员负责 QA 工作。
首先，我要理解用户的背景：他们是一个小公司，100 人左右，研发团队 30 人，QA 团队只有一个人，负责高级测试。他们的平台已经运行了三年，目前有 600 个左右的 API 接口需要自动化测试。用户提到每次上线前会运行一次自动化脚本，检查接口响应码和预期结果是否匹配。
当前的问题在于领导希望提高 KPI，而他们想提升自动化效率，但找不到有效的方法或工具。用户的困难是无法找到合适的自动化方案，尤其是因为公司应用迭代快，不适合自动化，但被要求来做。
接下来，我需要分析用户提供的现有情况：
API 自动化：已经有脚本处理 600 个左右的接口，每次上线前运行一次。这说明他们已经在做自动化测试，但可能效率较低或不够智能。
App 自动化：Android 和 iOS 平台都有自动化测试脚本，每次发布新版本时触发脚本。这部分自动化依赖于手动操作模拟器，可能需要调整包安装和重启。
-
现有挑战：
- 领导希望提升 KPI，但用户觉得自动化效率不大提升。
- 公司应用迭代快，不适合做自动化。
- 用户自己技术有限，难以找到更好的方案。
领导的需求：寻找新的工具、新技术或总结大会上的展示点来提高业绩。
基于以上分析，我需要思考可能的解决方案：
1. 智能化脚本优化
当前脚本可能是手动触发，逐个接口运行。可以考虑将脚本改为智能触发，比如在某些条件变化时自动检测并执行相关接口测试。例如，如果某个接口的响应码异常或参数变化，自动化测试会自动重新运行该接口的检查。
2. 路径自动化
对于应用端的 Android 和 iOS 自动化，用户已经使用 Appium、Allure 进行测试。可以考虑将这些测试路径记录为可重用的脚本，并且在每次发布时自动触发相关测试路径，而不是手动操作模拟器。这需要让开发团队按照固定的步骤提交代码，减少人工干预。
3. 报告优化
自动化报告的质量和分析功能可能影响测试人员的工作效率。可以利用生成详细的 HTML 报告，并结合机器学习算法，预测潜在的问题或异常情况，提前提醒相关人员。
4. 分散化测试
如果自动化脚本过于集中，可能导致维护困难。可以通过分阶段、分批次的方式运行测试，比如每次发布前仅测试部分接口和关键路径，而不是整个应用。
5. 集成工具
寻找一些集成工具或平台，将 API 测试和 App 测试更紧密地结合在一起，可能实现自动化测试的统一管理和执行，提升整体效率。
6. 智能化测试策略
基于历史数据和结果，可以建立一个模型来预测哪些接口在上线时更容易出现问题。这样，在每次发布前，优先测试这些高风险接口，从而提高整体的成功率。
7. 技术能力提升
虽然现在自动化效率有限，但可以通过学习新工具和技术，提升自己的能力。例如，学习 Cypress、Splunk 等工具，并将其与现有的脚本集成起来，以实现更高效的测试和数据分析。
8. 用户反馈机制
建立一个持续的反馈机制，让用户能够即时了解接口测试的结果变化，并根据需要调整自动化策略。这可能包括实时报告或动态调整脚本触发条件。
综上所述，用户可以从以下几个方面入手：
- 优化现有脚本：提升自动化效率和智能性。
- 整合工具：引入更高效的自动化工具和服务。
- 提升报告分析：生成更有价值的报告，帮助预测和预防问题。
- 分散化测试策略：减少自动化资源的集中依赖。
通过这些方法，用户可以在有限的资源下，尽可能提升自动化测试的效果，同时满足领导对 KPI 的要求。虽然目前效率有限，但通过持续改进和技术学习，未来仍有提升的空间。
根据上述思考，以下是分步骤的解决方案：
-
优化现有自动化脚本：
- 分析现有脚本，识别重复或冗余的部分，进行优化以减少运行时间。
- 将多个依赖的接口测试集成到一个更智能的脚本中，例如使用条件触发（如果某个接口响应码异常，则重新运行该接口的检查）。
-
引入路径自动化工具：
- 使用 Allure 等工具记录和管理 UI 测试脚本，减少手动操作模拟器的工作量。
- 确保开发团队遵循固定的测试流程，将测试作为代码提交的一部分。
-
提升报告分析能力：
- 集成机器学习模型或数据分析工具，基于历史数据预测接口的成功率，并生成详细的报告和可视化图表。
- 提供实时的自动化测试结果反馈，帮助用户快速了解问题并进行调整。
-
分散化自动化执行：
- 将自动化任务分散到不同的阶段，例如在每次发布前仅测试关键路径或高风险接口，减少对单一脚本的依赖。
-
探索集成自动化工具：
- 寻找能够整合 API 和 App 测试的平台，例如使用 SAPMM 等服务，将自动化测试流程自动化，并生成统一报告。
-
持续学习和提升技术能力：
- 投资学习新工具和技术，如 Cypress、Splunk 等，以提升自动化测试的效率和分析能力。
- 组织内部培训或学习小组，促进团队成员之间的技术交流和共享。
通过以上步骤，用户可以在现有资源限制下，尽可能提升自动化测试的效果，并满足领导对 KPI 的需求。虽然目前效率有限，但通过持续改进和技术学习，未来仍有显著提升的空间。
