琼港计划---测试随笔

琼港计划团队账号 2025-11-04 15:52:55

《汉堡主理人》游戏测试报告
一、测试工作安排
1.1 测试策略与周期
二、测试工具选择与运用
2.1 自动化测试工具栈
2.2 AI技术在测试中的具体应用
三、测试用例文档
3.1 核心功能测试用例
3.2 性能测试用例
四、AI技术在自动化测试中的突出作用
4.1 测试效率提升
4.2 测试准确性提升
五、测试体会与经验总结
5.1 成功经验
5.2 挑战与解决方案
六、项目测试评述
6.1 测试质量评估
6.2 AI技术员的关键贡献
七、改进建议与未来规划
7.1 短期改进
7.2 长期规划

《汉堡主理人》游戏测试报告

一、测试工作安排

1.1 测试策略与周期

采用敏捷测试方法，与开发冲刺同步进行：

测试阶段安排：

单元测试阶段（每个冲刺前2天）：核心游戏机制测试
集成测试阶段（每个冲刺中段）：系统模块接口测试
系统测试阶段（每个冲刺后2天）：完整游戏流程测试
验收测试阶段（版本发布前）：用户体验验收测试

测试团队分工：

功能测试组：3人，负责游戏核心玩法验证
性能测试组：2人，负责移动端性能优化
兼容性测试组：2人，负责多平台适配

二、测试工具选择与运用

2.1 自动化测试工具栈

功能测试工具：

Appium：移动端自动化测试，覆盖iOS/Android平台
Selenium：PC端Web版本自动化测试
Cucumber：行为驱动开发(BDD)测试框架

性能测试工具：

Unity Test Framework：游戏引擎内置测试框架
Xcode Instruments：iOS性能分析
Android Profiler：Android性能监控

AI辅助测试工具：

Testim.io：AI驱动的自动化测试脚本生成
Applitools：AI视觉测试，自动检测UI异常
Functionize：AI测试用例智能生成

2.2 AI技术在测试中的具体应用

测试用例智能生成：

AI生成的测试用例示例（基于游戏规则）
def test_burger_combo_scoring():
"""
AI自动生成的汉堡组合得分测试
基于小丑牌的分数计算逻辑：(基础分 + 牌型分) * 乘区特效
"""
test_cases = ai_generate_test_cases(
game_rules="汉堡得分规则",
edge_cases=["极端食材组合", "最大倍数计算", "特殊顾客需求"]
)

自动化视觉回归测试：

使用AI图像识别技术自动检测UI布局异常
智能对比不同分辨率下的渲染效果
自动识别像素艺术风格的一致性

三、测试用例文档

3.1 核心功能测试用例

TC-001 食材刷新机制测试

前置条件：游戏开始状态
测试步骤：
1. 观察传送带食材刷新
2. 记录不同食材的独立CD时间
3. 验证刷新逻辑是否符合设定
预期结果：每种食材按独立CD正常刷新

TC-002 汉堡组合得分计算测试

前置条件：拥有多种食材
测试步骤：
1. 选择不同食材组合制作汉堡
2. 交付给不同需求顾客
3. 记录得分计算公式
预期结果：得分 = (基础分 + 食谱分) × 员工倍率

3.2 性能测试用例

TC-101 3分钟单局性能测试

测试目标：确保单局游戏流畅运行
性能指标：
- 帧率稳定在60fps
- 内存占用不超过200MB
- 加载时间小于3秒

四、AI技术在自动化测试中的突出作用

4.1 测试效率提升

智能测试用例生成：

AI分析游戏规则自动生成边界测试用例
基于玩家行为数据预测高频率操作路径
自动识别代码变更影响范围，精准回归测试

示例：AI生成的异常流测试

def test_customer_refresh_edge_cases():
"""AI基于时间规则自动生成的边界测试"""
# 测试30秒刷新机制的边界情况
test_scenarios = [
{"time": 29.9, "expected": "不刷新"},
{"time": 30.0, "expected": "刷新"},
{"time": 30.1, "expected": "刷新"}
]