数据显示，45%的回归失败源于测试用例选择不合理，如过度追求全量测试导致时间不足，或遗漏关键关联模块，这极易导致软件质量下降，延长项目的交付周期，增加返工成本。
如果能够及时解决此问题，有助于提升软件质量，减少返工；缩短交付周期，节省资源，保障项目顺利推进，提升用户满意度。
因此，及时解决回归测试范围选择失当问题，常见的4大策略如下：
1、基于风险的优先级划分
因回归测试资源有限，为避免测试范围选择失当，需优先覆盖风险最大和影响最大的区域。因此我们需基于风险进行优先级划分，这是回归测试范围选择的首要依据。
一般风险要素主要有：变更点、依赖关系、复杂度、历史缺陷、业务关键性、使用频率等因素。我们首先对风险要素进行识别、量化、评估（高、中、低），可以使用风险矩阵进行评估 。
在明确了各功能和模块的风险等级后，我们需将大部分测试资源，如时间、人力、自动化等，集中在高风险等级区域。
2、围绕变更和影响进行精准分析
回归测试的核心在于围绕变更及其影响展开，我们可以通过精细化的变更影响分析来调整测试范围。
首先通过版本控制工具，精确查看本次提交修改变化的文件、函数及代码行等。明确本次开发工作对应的具体需求或用户故事，理解修改的意图和功能边界。
我们需要全方位地分析影响范围，主要从代码依赖分析、接口影响分析、数据流分析、功能关联分析等角度进行。
我们将可视化变更点及其直接、间接影响范围，绘制为影响图，作为回归测试范围的核心依据。即回归测试必须覆盖被直接修改的功能或模块以及所有被识别出的、可能受到直接或间接影响的功能或模块。
3、自动化测试
我们可以充分利用自动化测试的不同层次优势，构建高效的回归测试网。
我们可以建立分层的自动化测试金字塔：大量底层单元测试（覆盖核心逻辑和本次修改点）、丰富的API或集成测试（覆盖关键接口和集成点）、适量的UI端到端测试（验证核心业务流程和关键路径）。
另外，我们也可以为自动化测试用例添加标签，如关联的功能模块/需求ID、关联的代码文件/包等。为了提高效率，我们可以使用AI工具，如CoCode旗下的Co-Project智能项目管理中的自动生成测试用例、测试脚本和测试报告功能。其使用AI，自动生成每个需求多维度测试用例和测试脚本，提高测试覆盖度和全面性，保障测试质量，减轻测试人员工作量。而通过创建报告按钮，可以自动生成任意时间段的测试报告。
4、建立动态反馈和闭环优化机制
回归测试范围的合理性需通过“持续迭代”优化，需建立反馈机制将经验沉淀为标准化流程：
建立缺陷根因分析机制，对后期发现的缺陷进行深入分析，找出引起缺陷的代码及其所属的功能模块，并反思回归测试的覆盖范围问题。
更新影响分析模块，将复盘结果纳入变更影响分析库。如记录 “模块 A 变更时，90% 的缺陷出现在模块 B 的接口”，下次 A 变更时自动将 B 接口纳入范围。
在内部定义规则时，需要基于历史数据制定明确的范围判定标准，例如：对于核心功能变更，测试范围应包括变更模块、所有依赖模块以及过去3次内出现缺陷的关联模块。
通过以上策略，从多角度解决回归测试范围失当问题，最终实现 “用合理资源覆盖核心风险” 的目标。
