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关于需求阅读的思路

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用户5521279
发布2021-01-25 10:44:19
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发布2021-01-25 10:44:19
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文章被收录于专栏:搜狗测试搜狗测试

平时工作过程中,少不了要阅读需求,今天跟大家聊一聊关于阅读需求这块,个人的一点心得体会。

阅读需求共分四部:

粗读需求→精读需求→挖掘问题→提出建议,并且这是一个循序渐进的过程。

目的:

粗读需求:了解产品目标、掌握需求内容、评估工作量。

精读需求:提升需求了解程度、设计测试用例

挖掘问题:提高需求完整度、提升产品质量

提出建议:提升产品体验、提高项目效率

本次主要介绍一下:粗读需求和精读需求

粗读需求:

对于敏捷开发而言,当前版本测试过程中启动下一版本,基本上属于标准操作。因此在介入下一版本需求时,对测试同学而言,存在多版本并行的压力。此时可以采取“粗读需求”的方式,缓解压力,同时完成下一版本的前期准备工作。

粗读需求,主要达到以下几个目标:

  1. 了解产品的目的:了解产品的目的,明确要达到一个怎样的目标,始终以该目标为核心,为后续阅读需求打好基础、做好铺垫。
  2. 掌握需求的内容:了解需求大致包含哪些内容,清楚需要做哪些事情,作为后续评估工作量、产出工期的依据。
  3. 评估工作量:对项目而言,介入下一版本需求时,最重要的任务,就是产出工期。通过粗读需求,可以大致评估出工作量。

具体思路:

  1. 通读需求,了解目的和目标。如果需求文档中没有,可与产品沟通。
  2. 建立需求与功能划分的对应关系,以功能为依据评估工作量。可参考需求文档(或交互文档)中对功能的划分。
  3. 针对需求(功能)进行逐一拆分,由大到小、化整为零,提高工作量评估结果的精度。
  4. 以功能点(如数据存储、音频播放)、页面元素(如文本框)等为基准,提取测试对象,暂不深究具体细节,然后根据以往经验,评估测试对象的工作量。如果某个功能点涉及需求细节量级较大,需要特别关注,因为可能会对工作量有较大影响。
  5. 明确功能变化与已有功能之前的关联关系,准确把握测试范围。可通过模块间相互关系列表,作为参考依据。

精读需求:

完全介入新版的项目任务之后,测试同学就可以全面、完整的跟进需求,并且接下来的用例设计工作,也是对需求理解有更高的要求,此时就进入“精读需求”的阶段。

精读需求,主要达到以下几个目标:

  1. 掌握需求细节:详尽掌握所有的需求细节,为用例设计做准备。
  2. 挖掘需求问题:提前暴露需求问题,减少后续的需变,提高产品的质量和项目的效率。
  3. 明确产品预期:明确各种场景下的产品预期,保证开发产出物的合理性,以及与测试理解的一致性,从而形成测试依据。
  4. 设计测试用例:针对需求,我们最终的阶段产出物,一定是测试用例。

具体思路:

  1. 确认需求的准确性。开始精读需求前,先要确认需求是否已经更新到最新,拿到的需求是否与产品和开发手里的一致。不要小看这个点,或多或少都遇到过这种问题。
  2. 按照“粗读需求”的方式,完成对需求(功能)的逐一拆分,由大到小、化整为零。
  3. 针对拆分后的每一个功能点、元素等,进行详细的阅读,掌握每一个细节。
  4. “精读需求”过程中,需要思考是否存在“隐性需求”。这也是设计用例时需要覆盖的部分。
  5. “精读需求”过程中,需要挖掘需求问题,寻求解决,完善需求文档,从而提升测试用例的完整性。
  6. “精读需求”过程中,对于已经覆盖的部分,最好进行标记,然后全部阅读完毕,再重新进行一次复查,通过标记确认是否全部覆盖。

注意事项:

  1. 在“精读需求”一定要仔细,不能遗漏。
    1. 对于功能的拆分,实际上就是用例设计中功能、子功能的拆分过程;
    2. 对于功能点、元素等的拆分,就是用例设计中提取测试对象、检查点的过程;
    3. 每一个细节描述,都有可能对应测试用例中的一个或多个检查点,以及影响因素。
    4. 同时测试用例的预期结果也都体现在细节描述中。
  2. 通过“精读需求”,了解需求细节的目的,有可能对测试的侧重点产生影响。
    1. 了解需求对应内容的应用场景,会影响测试设计时选取什么样的测试环境和测试数据。 例如:当前的同传功能,主要应用于大型演讲会,那么测试数据,就应该选择演讲性的视频/音频。
    2. 看似不合理的需求,更需要通过了解目的,才能有效的理解需求。 例如:为了减少用户的卸载率。当用户卸载程序时,已经进行二次确认后,仍然给用户弹出一个挽留界面,阻拦用户卸载。
  3. 在“精读需求”过程中,解惑答疑。 需求中或多或少会存在部分内容,无法理解,在精度的过程中,与产品沟通,解决相关疑问。
  4. 在“精读需求”过程中,统一概念。 对于需求中的某些专属功能、元素等,在定义或概念上需要与产品和开发达成一致,以免产生歧义。
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原始发表:2021-01-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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