关于 risk-based-testing
面向测试团队的风险规划技能,用于按组件风险安排覆盖范围和有限资源。它规定了评分、优先级区间、投入比例,并依据生产事故和稳定性持续重新评估。
主要功能
- 01评估概率与影响
- 02按风险区间排序
- 03按风险分配投入
- 04结合生产反馈重新评估
适用场景
- 01制定迭代或发布测试计划
- 02决定优先自动化的测试
- 03分配有限的测试时间
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ proffesor-for-testing/ agentic-qe --skill risk-based-testing安装后在 Claude Code 中输入/risk-based-testing确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
evals/risk-based-testing.yamlschemas/output.jsonscripts/validate-config.json详细介绍
基于风险的测试
<default_to_action> 规划测试或分配测试资源时:
- 识别各组件的风险(概率和影响均采用 1-5 分制)
- 确定优先级:严重(20+)→ 高(12-19)→ 中(6-11)→ 低(1-5)
- 分配工作量:严重 60%,高 25%,中 10%,低 5%
- 持续重新评估:生产事故会提高风险;稳定的代码会降低风险 </default_to_action>
快速参考卡
适用场景
- 规划迭代/发布测试策略
- 决定优先自动化哪些内容
- 分配有限的测试时间
- 说明测试覆盖率决策的理由
按风险分值分配工作量
| 分值 | 优先级 | 工作量 | 操作 |
|---|---|---|---|
| 20-25 | 严重 | 60% | 全面测试,采用多种技术 |
| 12-19 | 高 | 25% | 彻底测试,优先自动化 |
| 6-11 | 中 | 10% | 标准测试,基础自动化 |
| 1-5 | 低 | 5% | 冒烟测试,仅进行探索性测试 |
根据风险确定测试深度
await Task("Risk-Based Test Generation", {
critical: {
features: ['checkout', 'payment'],
depth: 'comprehensive',
techniques: ['unit', 'integration', 'e2e', 'performance', 'security']
},
high: {
features: ['auth', 'user-profile'],
depth: 'thorough',
techniques: ['unit', 'integration', 'e2e']
},
medium: {
features: ['search', 'notifications'],
depth: 'standard',
techniques: ['unit', 'integration']
},
low: {
features: ['admin-panel', 'settings'],
depth: 'smoke',
techniques: ['smoke-tests']
}
}, "qe-test-generator");
步骤 3:动态重新评估
// Production incident increases risk
await Task("Update Risk Score", {
feature: 'search',
event: 'production-incident',
previousRisk: 9,
newProbability: 5, // Increased due to incident
newRisk: 15 // Now HIGH priority
}, "qe-regression-risk-analyzer");
ML 增强型风险分析
// Agent predicts risk using historical data
const riskAnalysis = await Task("ML Risk Analysis", {
codeChanges: changedFiles,
historicalBugs: bugDatabase,
prediction: {
model: 'gradient-boosting',
factors: ['complexity', 'change-frequency', 'author-experience', 'file-age']
}
}, "qe-regression-risk-analyzer");
// Output: 95% accuracy risk prediction per file
Agent 协作提示
记忆命名空间
aqe/risk-based/
├── risk-scores/* - Current risk assessments
├── historical-bugs/* - Bug patterns by area
├── production-data/* - Incident data for risk
└── coverage-map/* - Test depth by risk level
集群协作
const riskFleet = await FleetManager.coordinate({
strategy: 'risk-based-testing',
agents: [
'qe-regression-risk-analyzer', // Risk scoring
'qe-test-generator', // Risk-appropriate tests
'qe-production-intelligence', // Production feedback
'qe-quality-gate' // Risk-based gates
],
topology: 'sequential'
});
与 CI/CD 集成
# Risk-based test selection in pipeline
- name: Risk Analysis
run: aqe risk-analyze --changes ${{ github.event.pull_request.files }}
- name: Run Critical Tests
if: risk.critical > 0
run: npm run test:critical
- name: Run High Tests
if: risk.high > 0
run: npm run test:high
- name: Skip Low Risk
if: risk.low_only
run: npm run test:smoke
相关技能
- agentic-quality-engineering - 风险感知型 Agent
- context-driven-testing - 上下文会影响风险
- regression-testing - 基于风险选择回归测试
- shift-right-testing - 生产环境信息可用于评估风险
请记住
使用 Agent: Agent 会利用历史数据通过 ML 计算风险,选择适合风险等级的测试,并根据生产环境反馈调整分值。借助 Agent 大规模维护动态风险档案。
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