自动化测试通过稳定执行，保障测试结果可靠性，减少人为误差；数据一致性确保环境可控，结果可复现，从而提升质量、加速交付、降低风险，支持持续集成与快速迭代。如果自动化测试不稳定会导致测试结果不可靠，频繁误报或漏报问题，降低效率增加线上故障风险。
因此保持自动化测试稳定性非常重要，以下是常见的6大策略：
1、隔离测试环境
通过物理或虚拟化技术（如容器、虚拟机）创建独立测试环境，确保资源隔离和流程封闭。确保测试环境与生产环境分离，并为每个测试用例提供独立的运行环境。
注意事项：
避免多个测试用例共享同一套环境，防止相互干扰。
使用容器化技术（如Docker）快速搭建和销毁测试环境。
定期清理测试环境中的残留数据，避免历史数据对测试结果的影响。
确保测试环境的配置与生产环境一致，包括操作系统、数据库版本等。
2、使用稳定的测试数据
在测试开始前，为每个测试用例准备好独立且可控的固定测试数据集，避免依赖动态生成的数据。
这些数据应具有代表性，涵盖各种可能的情况。 对测试数据进行版本控制，以便在需要时能够回溯到特定版本的数据。
注意事项：
在测试开始前，通过脚本或工具初始化测试数据，确保每次测试的数据状态一致。
避免直接使用生产数据，防止敏感信息泄露。
测试数据应符合业务逻辑，一旦发生变化，要及时更新测试数据，确保数据有效性。
测试完成后清理数据，避免数据污染影响其他测试。
使用Mock或Stub技术模拟外部依赖接口返回的数据。
3、异常处理策略
在自动化测试脚本中编写完善的异常处理代码。如遇到网络异常、数据库连接异常等情况时，能够正确地处理，而不是让测试脚本直接崩溃。 而对于可预见的异常情况，设置合理的重试机制。
注意事项：
异常处理代码不能掩盖真正的系统缺陷。如果一个异常被异常处理代码“消化”后，系统实际上处于错误状态，这是不可取的。
重试机制的次数和时间间隔需要合理设置，避免无限重试导致测试时间过长。
4、测试用例设计及执行优化
编写测试用例，需编写原子化、独立的测试用例，减少依赖链；尽量让测试用例彼此独立，避免因执行顺序导致的依赖问题。
为了进一步提升测试效率，我们可以借助AI工具，例如CoCode旗下Co-Project智能项目管理平台的自动生成测试用例和测试报告功能，通过AI技术，能够自动生成每个需求的多维度测试用例和报告，从而提高测试覆盖度和全面性，确保测试质量，同时减轻测试人员的工作量，提升工作效率约20%-30%。
注意事项：
避免用例间共享状态，如强制使用独立账号或数据分区。
如果必须有依赖关系，明确记录并设计前置条件。
优先选择稳定定位方式（如ID属性），而非易变的XPath/CSS路径。
对关键操作添加显式等待（Explicit Wait），而非固定等待时间。
5、实现可靠的断言机制
在测试中设计合理的断言，确保能够准确验证预期结果。通过精准校验关键字段，结合结构化数据对比、异步等待及动态数据占位符，设置重试机制和错误快照，确保断言结果严格匹配预期，降低环境波动干扰。
注意事项：
避免过于复杂的断言逻辑，保持断言清晰易读。
对于非确定性结果（如时间戳、随机数），使用模糊匹配或范围判断。
确保断言覆盖所有关键路径，包括正常流程和异常场景。
记录详细的断言失败信息，便于定位问题。
6、监控和重试机制
通过实时监控日志与截图跟踪测试状态，结合智能重试机制（如网络延迟自动重试），配合断言验证数据结果，定期清理测试环境数据，确保操作可回滚，提升稳定性与数据一致性。
注意事项：
设置合理的重试次数，避免无限重试浪费资源。
区分偶发性失败和系统性问题，仅对偶发问题启用重试。
监控测试运行过程中的异常日志，及时发现问题根源。
记录重试日志，分析是否需要优化测试用例或环境。
监控失败率、执行时长等指标，设置阈值告警。
通过以上6大策略，有助于保证自动化测试的稳定性和数据一致性。
