方法
传统的质量保证通常需要在进行任何测试之前进行大量的准备工作和脚本编写。这导致在接近deadline日期时发现软件中的更多错误。从敏捷测试开始，更多的质量保证涉及自动化测试和持续集成。这种方法在软件开发周期开始时就发现了大多数错误，并随着周期的进行进行了修复。达到减少了在项目结束时需要解决的错误的目的，从而可以无缝、轻松地交付。
最佳实践
质量保证方法可以使我们在一个本已负重不堪的开发和测试环境中脱颖而出，下面分享一些在实际工作中被证明过的质量保证的最佳实践。
关注用户体验
在项目的各个级别进行测试都是至关重要的，但是要考虑的最重要的是用户体验。如果用户体验不好，即使软件功能完全没有问题，也不可避免地导致软件质量下降无法达标。尽管这可能会在早期开发阶段导致工作延长，但是用户体验必须始终处于最优先考虑的级别。
自动化和持续集成
自动化测试生命周期至关重要，因为它可以提供快速反馈，从而实现持续集成，这是敏捷方法学的关键组成部分。自动化也是降低成本和提高团队效率的关键，这是质量保证必须进行自我教育并愿意实施自动化实践的主要原因之一。
测试覆盖率和代码覆盖率
许多质量检查工程师都在谈论关于测试覆盖率，这为应用程序的质量提供了良好的总体印象。但是，要获得真正的质量，必须同时考虑测试用例和代码覆盖率分析。例如，即使达到100％的测试覆盖率，仍需要至少达到90％的功能代码覆盖率以确保最佳结果。
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左移方法
最广泛使用的软件开发模型之一是瀑布模型，其中软件开发生命周期中的所有活动（计划/需求收集->软件设计->编码（开发）->产品测试）按顺序执行。“瀑布模型”的主要缺点是，并非在每个阶段都执行测试活动。因此，仅在“产品开发”完成后才发现错误。
如果错误的严重性较小，则开发人员可以修复问题并提交更改以进行验证。如果严重性非常高，则情况将发生巨大变化，并且此修复程序可能会产生副作用。在这种情况下，向客户发布产品也会推迟。在这样的模型中，测试阶段位于测试生命周期的最右边。
通常，一旦开发阶段完成，就开始测试。但是，为了在敏捷方法论中获得最佳质量，QA团队需要转移重点，并从项目开始就立即开始介入和测试。这样可以确保尽早发现BUG，这不仅节省了时间和金钱，而且还有助于确保与团队中开发人员的良好关系，加快产品交付速度，并扩大测试范围。
智能测试
AI测试和机器学习是当今最热门的技术流行词汇。在数字化转型的最前沿，人工智能已经开始彻底改变众多行业。随着这项技术变得越来越复杂，分配给机器的任务只会继续增长。这为更高的工作效率，速度和准确性打开了大门。
然而，对于手动测试人员而言，许多人在听到AI一词时候感受到怀疑和忧虑的。许多软件测试人员并不认为当今的机器学习技术还不够先进，无法实现宣传。与测试自动化类似，AI被作为对软件测试中出现的各种问题的全面解决方案来支撑。最糟糕的是，其他测试人员认为，人工智能是另一种威胁要从事工作的技术现象。正如人们（错误地）认为测试自动化将使手动测试过时一样，许多人担心AI正在开始类似的趋势。
错误预防
质量检查工程师经过测试可以发现BUG；但是，优秀自动化测试工程师将首先考虑如何防止它们。传统的QA在UI测试上投入大量精力，但是敏捷方法从单元测试和API自动化测试开始，然后又转移到UI级别。这种方法可以防止bug进入更高级别的集成测试，导致更大的问题。
质量而不是数量
最初主要关注主要的关键错误和小故障，而不是几个较小的小故障。
敏捷测试过程和方法
无疑，敏捷是当今开发人员的首选软件开发方法。敏捷测试使用相同的原理来涵盖从单元测试到系统测试的软件测试的所有元素。很多团队使用敏捷测试的四个象限，以便不仅在项目的各个方面都达到甚至超过质量标准。
测试自动化的重要性
要相信每个开发团队都应在可能的情况下使所有测试自动化。没有使这些测试不自动化的借口，因为在大多数情况下，手动进行这些测试会造成相当大的麻烦，导致额外的成本，并造成不及时的延迟。
无论手动测试质量多高，人为错误始终是一个重要因素，这就是为什么使所有可能的测试自动化是确保结果达到并超过期望达到的质量标准的最佳方法的原因。
持续整合的价值
除了使所有可能的测试自动化之外，质量保证还必须确保所有反馈都可以进行持续集成。自动化质量保证的主要好处之一就是可以立即获得反馈，这就是为什么在开发周期的所有阶段都必须实施反馈并修复错误的原因。在项目的每个阶段都应构建构建验证测试和冒烟测试，因为它们是尽早发现问题并防止将来构建中出现问题的最全面的方法。
总结
大多数人会承认敏捷开发是未来。但是，为了超越客户的期望并改善用户体验，无论选择哪种方法，全面的质量检查都是一件必不可少的事情。随着迭代变得越来越频繁，更多精力应该投入于自动化，持续集成和前面提到的其他最佳实践的方法将帮助QA保持和超越质量，确保交付时的最高满意度，并为用户提供最佳体验。
