作为一名软件测试人员，我们需要进行回归测试，以确保代码修改后软件的既有功能不会受到影响。那么如何设计和执行有效的回归测试策略呢?本文将为大家提供一些专业建议。
回归测试不可能也不需要对软件做完整测试，要识别出核心功能和关键业务场景，将回归测试的范围控制在可管理的范围内。比如在一个电商网站修改了订单模块代码后，要优先回归测试订单模块的以下功能点。
下单流程:用户可以在网站选择商品、加入购物车、填写收货地址、选择支付方式等完成下单。
订单支付:支持多种支付方式，如信用卡、银联卡、支付宝、微信支付等。
订单发货:下单后生成订单，商家可以管理订单并安排发货。
订单退款:支持整订单或部分商品退款，退款处理流程。
订单日志:订单各状态变更会生成订单日志。
订单查询:用户和商家均可以查询订单及状态。
测试用例不仅要覆盖主流的使用场景，还要考虑边界条件的测试，增加一些极端数据的用例，从而提高测试的完整性。
例如:
正常下单场景:用户选择 2 件商品，填写正确的收货人信息，选择支付宝支付，提交订单。验证整个下单流程的正确性。
边界条件场景:用户购物车中添加超过系统定义的商品最大数量限制时，验证是否能给出适当的限制提示，避免发生错误。
自动化测试能显著提高回归测试的效率，但不是所有的测试用例都能被自动化用例所覆盖。一般来说，重复且业务流程较为固定的功能点非常适合用自动化工具测试。比如上述所说的登录、搜索、订单查询等；但是对于一些需要人工设计用例的复杂业务场景，还需要保留手工测试，同时，一些涉及安全性和易出错的关键性业务，也需要人工参与。
基于测开人员的编写代码能力，构建自动化测试用例及脚本，此方案构建效率低、维护成本高、对测试人员的能力要求高；
基于自动化测试平台，通过投屏录制等方式构建自动化测试用例，此方案能提升一部分构建效率并降低测试人员的使用门槛，但开启自动化测试的工作仍需要脱离原有的测试工作素材，使用平台规则完成测试用例录制跟转换，构建成本跟维护成本还是高的，再加上此方案的录制跟执行的成功率与稳定性也是参差不齐的，对于自动化测试的赋能效果并不能达到预期。
市面上有很多自动化测试的工具，比如：selenium、appium、QTP、RFT等。这些老牌自动化测试工具想必大家都很熟悉了。
今天向大家自荐龙测AI-TestOps云平台，针对UI自动化测试，支持全端测试（web、app、windows、Linux等），采用投屏录制的方法，借助最新的AI功能，有效增加自动化测试覆盖度，提高回归效率。感兴趣的友友们，欢迎前往体验~
确保测试工作顺利进行。将实际使用过的真实数据做脱敏后导入，可以大大提高测试效果。
全部用例都要有执行记录。对于失败的用例，开发同学需要修复相关BUG。测试人员要重复回归测试，直到所有用例通过为止。
总结测试范围，结果，存在的问题等，让相关人员了解测试情况。测试报告应该包含摘要、测试范围、测试用例设计、测试执行过程、测试结果、问题统计、结论和附录。编写详细、规范的报告可以很好地记录和反馈回归测试情况，也方便相关人员检查和跟进。
采用上述策略，可以设计和执行出高质量、高覆盖率的回归测试，最大限度地减少代码变更对软件质量的影响，提高软件稳定性。如果大家在回归测试中也遵循这些原则，一定能收到很好的测试效果。