《不测的秘密：精准测试之路》这本书，主要以讲故事的方式围绕 如何精准测试 来讲。
我认为，这只是测试的一部分，讲的范围比较狭小。
不管怎样，通读下来，虽然有些东西在工作已经在用，但还是有些新的收获的。
传统的黑盒测试方法中，由于不了解代码层面改动，往往会遇到 进行大量回归的问题，测试的时间成本很高，不利于项目的快速迭代。为了解决这个痛点问题，作者提出 要做精准测试，如何做呢？进行差异化分析，包括 差异化需求分析 及 差异化代码分析，差异化需求分析，需要提前输出 被测系统的 功能流图、数据流图及状态流图，一旦有某个功能有变更，从图上很容易就可以找到 受影响的功能有哪些。差异化代码分析，需要提前输出 系统架构图、模块间数据流程图及具体接口实现流程图，通过diff代码，找到受影响的模块，从而找到 本次的测试范围。
另外，在做代码diff时，除了找出系统内部调用外，还需要明确是否影响其他系统的调用，系统间调用包括：http dubbo qmq，需要提前梳理出，系统间的这些调用关系，可以做一个平台，做查询。
其实，这个跟我自己平时工作习惯挺一致的，在测试一个系统前，会先从整体上了解这个系统的主要功能有哪些？架构是啥样的？这个系统跟哪些外部系统有关联？在整个大的架构中，这个系统起到怎样的作用？并且在测试前，会先通过diff 代码，画出本次功能实现数据流是怎么样的？新增的这个功能会影响到哪些老功能？
通过差异化分析，找到测试范围后，如何度量测试及评估测试的覆盖率呢？通过 代码覆盖率来评估
好，到此 人工精准测试流程就明确了：
精准测试主要解决了测试效率问题，其次还能进一步保证测试质量。
我们对测试效率的期望是 越快越好，那有没有办法能进一步提升效率呢？
自动分析回归的影响范围，推荐 回归测试case，前提是需要先建立一个知识库（函数跟实际case的对应关系），关于这块，我认为 知识库的维护也是一个问题，而且不太易于推广。但是这种AI思路值得学习。
那最终形成了一个 精准测试系统，具体如下：
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