回归测试的难点通常不是不知道怎么测，而是时间有限。

如果每次都按全量回归处理，很容易出现两个问题：

• 回归范围过大，执行不完。
• 重点不清楚，高风险链路反而没有优先验证。

AI 可以用于回归范围初步分层，但不建议让 AI 直接决定 “哪些不用测”。更稳的方式是让它先基于变更影响、业务风险、历史缺陷和已有用例，把回归范围拆成 P0/P1/P2，再由测试工程师审查。

1. 先整理变更影响

输入材料可以包括：

• 需求说明。
• 变更点列表。
• 接口改动说明。
• 页面改动说明。
• 数据库或配置改动。
• 开发自测说明。
• 历史缺陷。
• 已有测试用例。

建议提示词：

请先不要生成回归测试用例。

请基于以下变更内容，帮我整理：
1. 直接改动点。
2. 可能受影响的业务流程。
3. 可能受影响的接口和数据。
4. 可能受影响的权限、状态、配置。
5. 建议回归范围。

请说明每个影响点的依据，不要只列模块名称。

评审重点：

• 是否说明影响依据。
• 是否识别复用接口、共用字段、共用配置。
• 是否覆盖状态流转和数据一致性。

2. P0：上线前必须验证的主链路

P0 不是 “所有重要功能”，而是上线前不能赌的内容。

可按以下维度筛选：

• 主业务流程。
• 资金相关。
• 订单相关。
• 库存相关。
• 权限相关。
• 登录和身份态。
• 核心状态流转。
• 大量用户会触达的路径。

判断问题：

• 出问题是否会阻断主流程？
• 是否影响资金、权益、库存或订单？
• 是否造成数据错误？
• 是否影响大量用户？

示例：

• 正常下单并支付成功。
• 支付回调后订单状态正确。
• 库存扣减和释放正确。
• 优惠券核销和回退正确。
• 用户权限边界正确。

3. P1：受改动影响较大的关联场景

P1 通常是被改动牵连到的区域。

示例：

如果订单详情新增字段，P0 可能是订单详情核心状态和支付链路，P1 可能包括：

• 订单列表展示。
• 筛选和搜索。
• 导出。
• 历史订单兼容。
• 后台订单详情。
• 接口返回字段兼容。

AI 适合帮助找 “旁边的风险”，但需要人工压缩范围。

评审重点：

• 是否只是 “沾边就列入”。
• 是否有真实影响路径。
• 是否能说明字段、接口、状态或配置为什么会影响该场景。

4. P2：低频、展示类或可抽测场景

P2 不是不测，而是可以抽测、自动化覆盖或后续补充验证。

常见 P2：

• 低频配置。
• 边缘筛选条件。
• 非核心文案。
• 后台辅助页面。
• 影响面较小的展示逻辑。
• 低风险组合场景。

建议让 AI 标注抽测方式：

• 只测代表数据。
• 只测最高风险组合。
• 交给已有自动化回归。
• 上线后结合监控观察。

5. 标注验证方式和自动化适配

分层之后，还要继续标注验证方式。

建议让 AI 输出：

• 人工验证。
• 接口验证。
• UI 自动化。
• 接口自动化。
• 数据库或日志校验。
• 线上监控观察。

适合自动化的场景通常有这些特点：

• 稳定。
• 高频。
• 可重复。
• 断言明确。
• 数据可准备、可清理。

不适合立即自动化的场景：

• 规则还没稳定。
• 强依赖临时环境。
• 需要人工判断视觉体验。
• 测试数据难清理。
• 历史脚本本身不稳定。

推荐提示词

请基于以下需求变更、代码改动说明、历史缺陷和已有测试用例，帮我设计回归测试分层。

请按 P0/P1/P2 输出：
1. P0：上线前必须验证的主链路和高风险场景。
2. P1：受改动影响较大、需要重点回归的关联场景。
3. P2：低频、展示类或可抽测场景。

每条请说明：
- 分层依据。
- 建议验证方式。
- 是否适合自动化。
- 需要的数据准备。
- 关键断言。

请不要只列模块名称，要说明为什么该场景属于这个层级。

材料：
{粘贴需求、变更点、接口改动、历史缺陷、已有用例}

评审清单

可以用下面的问题审 AI 输出：

• P0 是否覆盖主链路和高风险场景？
• P1 是否有明确影响依据，而不是泛泛关联？
• P2 是否给出了抽测方式？
• 是否说明数据准备和关键断言？
• 是否标注人工、接口、UI 自动化或日志校验？
• 是否把不稳定脚本误判为适合自动化？
• 是否遗漏历史缺陷高发区？

AI 适合帮测试工程师快速摊开回归范围。

但最终决定哪些必须测、哪些抽测、哪些交给自动化，仍然需要测试人结合项目风险和交付时间判断。