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美女主播變大媽：

在bug翻車現場說測試策略

文 | 珍妮兔

這兩天直播圈發生了一起嚴重的翻車事故。

一個一直以“顏值主播”自稱的網紅女主播“喬碧蘿殿下”，因為平臺bug，露出了自己的真容，上演了驚人的“美女變大媽”。

這個女主播，平時曬出來的照片是這樣的：

她平時直播并不露臉，只是用一張圖片遮住自己的頭部，像下面這樣：

但在這次和另一個女主播連麥的時候，平臺出了bug，上面那遮臉的圖沒有出現，出現了下面這尷尬的一幕（右邊那個，就是“喬碧蘿殿下“）：

再感受一下這強烈的對比：

看到這一幕，粉絲們都驚呼上當受騙。一個曾經給這位“美女主播”打賞10萬的土豪粉絲則直接怒銷帳號。

現在問題來了，假如你是平臺的測試人員，你會把這個bug歸到哪一級？

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P0: 導致系統崩潰，數據丟失，需要立即處理

P1: 導致主功能不工作，用戶可以明顯感知

P2: 導致次要功能不工作，用戶可以明顯感知

P3: 微小的問題，用戶可能不會明顯感知

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有人可能說，這就是一個PS功能失效，不影響直播這樣的主功能，所以是P2。

有人可能說，不對，PS也是直播的主要特性，尤其是這種美女直播，所以是P1。

從軟件研發的角度，定成P1我覺得沒毛病。不過要是讓“喬碧蘿殿下”來定級，她應該寧愿服務器宕機，也不愿意露出自己的真容吧——今天的最新消息，平臺已經永久封停了她的賬號。

假如我們換一個反差沒那么大的美女主播。她平時直播也不擋臉，只是臉比較大，會用“瘦臉”這個功能。讓她在“瘦臉”功能失效，和“服務器宕機”之間選擇的話...

她還是會選擇服務器宕機吧-_-||

那這究竟算是一個P1的bug, 還是算P0呢？

與其討論這個已經發生的車禍怎么定級，我們來討論一個更有建設性，也更直擊根本的問題——如何制定測試策略，才能避免這樣的人間慘劇發生？解答了這個問題，缺陷定級的問題也會迎刃而解。

測試策略聽起來很高深莫測，其實是很實在的一個概念。我們知道，任何一個軟件，你都無法窮盡它的所有測試用例。那么在無窮無盡的測試用例中，我們按照什么規則，來選擇測試用例的集合來做測試？這個選擇的規則，就是測試策略。

有人說：“我從來沒有思考過什么策略不策略的。我就是直接寫測試用例了。”這種情況，其實你也用了測試策略，就是基于需求分析的策略——你拿到一個需求文檔，然后就開始照著這個需求文檔寫測試用例。

今天給大家重點介紹的一種測試策略，叫基于風險的測試策略。

風險是指負面事件發生的可能性。

應用基于風險的測試策略的步驟

1. 識別干系人

2. 請干系人識別出各種風險，并且評估對各個風險的重視程度

3.根據不同的風險，和干系人對這些風險的重視程度，分配測試資源和制定測試力度

采用這種策略，你會發現，同樣是直播平臺，你的測試策略會不同。

美女直播平臺，最大的風險是美女不美了。你的測試策略就要圍繞在PS美化效果上，包括各種場景下，比如連麥的場景下，美化效果是不是還在；帶寬小的用戶，他看到的壓縮過的直播效果，壓縮算法下的美女是否依然還是美的，諸如此類。

教育直播平臺，最大的風險是學員沒看清楚，導致學習效果不好。雖然這個平臺可能也有PS美化講師的功能，但你的測試重點更多要圍繞課件展示的清晰度，和講師的語音的清晰度上。

體育賽事直播平臺，最大的風險是射門的時候視頻卡住了-_-|| （球迷有可能把電腦砸了，后果很嚴重）? 所以測試的重點在流暢度和滯后度上；清晰度反而不是第一要求。

現在你知道如何避免“美女變大媽”了吧？——使用基于風險的測試策略就可以。我們再回頭看缺陷分級怎么分這個問題，是不是也簡單了呢？同樣按照風險來區分就可以。

再往前走一步，如果我們采用的是測試驅動設計（比測試驅動開發還要更近一步喲~），我們是不是可以在做軟件設計的時候，就把軟件直接設計成——如果美顏功能不生效，就直接靜態展示主播的美麗頭像呢？（因為我們可能認為“美女不美”這個風險的嚴重程度，大于“視頻中斷“這個風險的嚴重程度。）

最后做個小結，你可以用基于風險的測試策略來計劃你的測試用例范圍，甚至可以用這樣的策略來驅動你的軟件解決方案設計。

歡迎你在下面留言，說說你對“美女變大媽”事件的看法~~

參考資料：

百度百科“喬碧蘿殿下”、“射門”、“葫蘆娃”詞條

ISTQB Foundation Level Syllabus

ISTQB Advanced Level Test Manger Syllabus

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的美女主播变大妈：在bug翻车现场说测试策略的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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