测试报告作为沟通测试活动结果的重要文档，其撰写效率和质量直接影响团队的决策和产品的改进。以下是三个可以显著提升测试报告效率的技巧，每个技巧均配有真实的使用场景案例。

　　1. 测试报告模板

　　概述：

　　侧重于模板的通用性和可定制性，使其既能够适应不同项目的需求，又能够保持报告的核心结构。创建一个测试报告模板，确保每次报告都包含关键信息，如测试目的、范围、方法、结果、问题和建议。模板的标准化有助于提高报告的一致性和可读性。

　　使用场景案例：

　　每个项目都需要定期提交测试报告。团队开发了一个通用的测试报告模板，包括以下几个部分：

　　- 测试摘要：快速了解测试活动的关键指标。

　　- 测试环境和配置：记录测试执行的软硬件配置。

　　- 测试结果：包括用例通过率、缺陷统计等。

　　- 风险分析：基于发现的问题对产品发布的潜在风险进行评估。

　　- 改进建议：提出针对性的改进措施。

　　下面是我们测试报告模板的截图，可根据自己需要进行修改。

　　2. 图表生成器使用

　　概述：

　　图表能够将复杂的数据以直观的方式展现出来，帮助读者快速理解测试结果。在模板中嵌入可复用的图表，可以提升报告的清晰度和易读性。

　　使用场景案例：

　　在我们的测试报告中一共统计了以下几种图形：

　　柱状图：不同模块缺陷数量。

　　饼图：展示缺陷的状态分布

　　数据透视表：为形成数据透视图做准备。

　　原来每一种图形生成都是通过excel 自动生成数据透视表转化数据透视图，弊端每种图形样式及转换都需要重新生成，现在通过图表生成器，将图形和数据进行绑定，它能够自动识别模板中的数据，并转换成直观的图表，如柱状图和饼图。这些图表可以无缝地插入到我们的报告生成器模板中，该模板已经预设了报告的结构，包括标题、摘要、详细分析、图表展示和结论等部分。参照下图：

　　3. AI对数据分析及总结

　　概述：

　　利用人工智能（AI）工具自动分析测试数据，生成报告结论，根据测试结果提出改进建议，帮助团队优化测试策略。

　　案例

　　比如我生成图表后将图片数据上传到AI，对AI进行询问【帮我分析测试数据 ，写测试报告】或者这样【根据上图测试数据及上传的buglist 进行分析，编写测试问题及建议】

　　AI回的结论类似于下面这种：

　　我们可以看到比自己写的不知道要好多少倍，通过自己归纳总结形成类似于这种的。

　　测试问题及建议

　　· 页面样式问题

　　通过对界面UI改善类的bug分析发现了用户界面的一些不足之处，如滚动条显示、数据显示格式、图标缺失等，这些虽不直接影响功能，但影响用户体验。有一些文字错误类bug 需重点注意。

　　· 缺陷预防：

　　对于频繁出现的功能错误和界面UI改善问题，建议开发团队进行代码审查和设计复审，以预防未来可能出现的类似问题。

　　数据类型

　　综合以上两个表格中数据来看，平均每个模块执行了约154.75个用例，平均缺陷数量为11.5个，平均缺陷发现率为8.08%。能耗分析缺陷密度较高（93.75%），每增加一个功能点，平均发现1.5个缺陷。能耗信息紧随其后，缺陷密度为95.00%，是所有模块中最高的，显示出该模块在质量上可能存在较大风险。

　　总结

　　通过对测试报告模板 、图表生成器使用 、 AI对数据分析及总结三者巧妙结合可以快速提升编写测试报告速度。

　　测试报告模板是整个报告生成系统的基础。它定义了报告的结构和内容，包括测试目的、范围、方法、结果、问题、风险评估和改进建议等。图表生成器是将测试数据可视化的工具。它使用户能够通过简单的数据输入，自动生成各种图表，如柱状图、饼图、折线图等，以展示缺陷分布、测试用例执行情况等关键指标。AI数据分析和总结是提升测试报告深度和价值的高级功能。AI工具可以自动分析测试数据，识别模式和趋势，预测潜在问题，并生成深入的分析报告。

　　再进一步，除了编写测试报告外，这三点适用于任何工作场景，有模式模板知道工作内容，巧用工具、技巧节约时间，如编写测试用例有用例模板，把需求功能点上传到AI形成测试用例等等。

作者：M&T.    

来源：http://www.51testing.com/html/23/n-7802023.html