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想简化复杂系统的测试吗？模块化工作流程测试就是答案。 通过将系统分成更小的、可测试的组件，您可以及早发现错误、提高可靠性并简化扩展。以下是最佳实践的简要概述：
这些步骤可确保您的工作流程可靠、可扩展，随时可以处理复杂的需求。继续阅读以获取每种练习的详细见解和可操作的技巧。
以正确的方式开始模块化工作流程测试意味着对每个组件都有清晰的了解。可以把它想象成制定蓝图：在开始开发之前，你需要了解每个模块的界限、目的和要求。每个模块都应有明确的优势、特定的角色和详细的期望。
一旦你明白了，就该直观地绘制出这些模块的交互方式了。
映射工作流程就是要将您的系统作为不同模块的集合创建可视化表示。此步骤可帮助您的团队了解所有内容是如何组合在一起的，并突出显示可能出现问题的位置。
从系统中最复杂的部分开始。例如，在处理自然语言处理、内容创建或实时协作等任务的系统中，应首先关注工作负载繁重或交互频繁的模块。
以下是处理映射过程的方法：
“对您的生产力的最大威胁之一是没有花时间创建和掌握可重复的流程。”
即使你当前的流程并不完美，也要照现在的样子记录下来。在工作流程图中使用标准化符号，这样每个人都可以轻松理解。一致性是关键，尤其是当多个团队依赖相同的文档时。请务必包括决策点、并行流程以及每个模块的明确起点和终点。
测绘还有助于发现风险。通过可视化数据在模块之间的流动方式，您可以确定瓶颈、冗余或错误可能波及系统的区域。
地图完成后，下一步是深入了解每个模块的功能要求的详细信息。
规划好模块后，是时候记录它们的功能要求了。这意味着确切地定义每个模块应该做什么以及它在各种条件下的行为方式。
对于每个模块，请概述以下内容：
以内容生成模块为例。你需要记录它接受什么类型的提示、它输出的格式以及它如何管理错误，例如不支持的输入类型。
“可视化工作流程中的步骤可以让你了解活动的逻辑和顺序，并帮助每个人在流程审查中达成共识。” — Giles Johnston，特许工程师兼Fraction ERP联合创始人 [3]
你的文档应该是动态的，而不是静态的。系统不断演变，过时的文档可能会导致混乱。使用具有版本控制功能的工具使所有内容保持最新状态，从而确保测试团队始终可以访问最新信息。
协作至关重要。与利益相关者（用户、开发人员和业务分析师）互动，收集有关模块在现实场景中应如何运行的意见。这种方法通常会揭示技术团队孤立工作时可能会被忽视的需求。
将高级要求分解为具体、可操作的细节。与其说 “模块应该处理文本”，不如说具体一点。例如：“该模块应接受不超过 10,000 个字符的 UTF-8 编码文本，在 2 秒内对其进行处理，并返回包含无效输入错误代码的结构化 JSON 输出”。
别忘了记录决策点和条件逻辑。许多模块需要根据输入或系统状态处理不同的场景。清晰地概述这些决策树，以便测试团队可以创建涵盖所有可能路径的全面测试用例。
最后，验证是关键。准确的文档不仅可以指导开发，还可以使测试更加顺畅。定期与最终用户一起查看您的文档，以确保其准确性和相关性。过时或不正确的文档可能会使测试工作脱轨，浪费时间，并可能遗漏关键问题。
规划好模块并记录其要求后，下一步就是确保一切按预期运行。这就是单元测试和集成测试的用武之地。单元测试侧重于单个组件，而集成测试则检查这些组件的交互方式。这两种类型对于创建可靠的工作流程和捕捉不同类型的问题都至关重要。
单元测试是你抵御错误的第一道防线。这一切都是为了一次单独测试一个组件，以确保每个模块都能正常工作，然后再担心它如何融入大局。
要保持这些测试的独立性，请避免依赖外部系统、数据库或 API。取而代之的是，使用模拟和存根来模拟这些依赖关系。例如，如果你正在测试一个通常调用外部 API 的内容生成模块，你可以创建一个模拟来模仿 API 的响应。这使您可以专注于模块如何在不受外部干扰的情况下处理各种输入和输出。
测试框架可以帮助模拟外部系统，例如网络调用或数据库交互。如果您需要测试数据库功能，可以考虑使用内存数据库或测试双数据库，而不是连接到实时数据库。
坚持 安排、行动、断言 清晰度和一致性的图案：
描述性测试名称很重要。而不是像普通的东西 测试过程文本，试试像这样的名字 processT_withvalidInput_returns 格式化输出 -这清楚地表明了正在测试的内容以及预期的结果。
不要只是测试幸福之路。加入无效或边缘大小写的输入，以发现可能被忽略的潜在问题。将每项测试的重点放在单一行为上。如果测试涵盖多种功能，请将其分成更小、更具体的测试。这使得在出现故障时调试变得容易得多。
最后，以速度为目标。单元测试应快速运行以支持频繁执行。避免诸如文件输入/输出或网络调用之类的缓慢操作，这可能会使您的测试套件陷入困境。
确认每个模块独立运行后，就该看看它们与集成测试的配合效果了。
集成测试可确保模块正确交互以及数据在它们之间顺畅流动。这种类型的测试在复杂的工作流程中尤其重要，在这些工作流程中，多个模块可以按顺序或并行协同工作。
首先确定工作流程中的关键集成点——在这些领域中，数据在模块之间传递、资源共享或存在时间依赖关系。首先关注这些高风险领域。
在集成测试期间，保持数据完整性至关重要。为每个阶段的数据应是什么样子建立基准，并验证数据在工作流程中是否保持一致。密切注意任何可能改变数据结构或内容的转换或格式更改。
由于集成测试通常需要更多的设置并且需要更长的时间才能运行，因此最好将它们与单元测试分开管理。使用专用的测试套件进行集成测试，以保持测试管道的效率。
在设置集成测试时，决定在哪里使用模拟以及在哪里允许真正的交互。例如，在测试已完成模块之间的实际交互时，您可以仅模拟系统中尚未准备就绪的部分。这种方法在彻底性和实用性之间取得了平衡。
设计集成测试以隔离故障。这样，如果出现问题，您可以查明问题所在，而无需处理错误的连锁反应。别忘了同时测试负面情景——检查模块如何处理意外输入、通信失败或时序问题。这些测试为您的工作流程能够应对现实挑战增添了额外的信心。
为了提前解决潜在问题，可以考虑采用持续集成做法。在开发和修改模块时定期运行集成测试有助于及早发现问题，从长远来看可以节省时间和精力。
集成测试是确保工作流程顺利运行的关键。通过尽早解决交互问题，您不仅可以提高系统的技术质量，还可以为依赖它的人创造更好的体验。
在可靠的单元测试和集成测试的基础上，自动化和可重用性可以显著提高测试效率。通过整合自动化测试和可重复使用的组件，您可以消除重复任务，并创建可扩展的框架来处理日益复杂的工作流程。
根据 Gartner的研究，接受测试自动化的组织报告了可衡量的好处：43％的组织实现了更高的测试准确性，42％的人表示更高的敏捷性，40％的机构体验了更广泛的测试覆盖范围。这些收益不仅加速了可靠的工作流程交付，还凸显了模块化测试在适应不断变化的人工智能工作流程方面的重要性。
手动测试非常耗时，尤其是在处理重复任务时。自动化对于回归测试、烟雾测试以及需要在各种环境或数据集上频繁执行的场景特别有效。
首先，确定最适合自动化的测试。专注于经常执行的稳定、定义明确的场景。涉及多种数据变体的测试或需要在不同浏览器、设备或配置上运行的测试是很好的候选对象。例如，API 测试是首选——在 2023 年接受调查的组织中，有 84% 的组织表示，API 测试是他们的主要自动化测试重点。
优先进行能带来最大价值和节省最多时间的自动化测试。例如，自动化单个模块的行为和常见的集成模式可以显著提高效率。
数据驱动的测试是另一种强大的方法。通过使用来自 CSV 文件或数据库等来源的输入集，您可以对不同的数据运行相同的测试逻辑，从而最大限度地提高每个自动脚本的覆盖范围。
“测试自动化不再只是为了加快执行速度，而是关于智能、可预测性和数据驱动的决策。借助人工智能驱动的自动化，我们可以更早地检测风险，动态优化测试覆盖范围，并生成有意义的见解，从而推动软件质量的提高。真正的价值不仅在于进行测试，还在于了解结果——将原始测试结果数据转化为可操作的报告，帮助团队充满信心地更快地行动。”-EPAM技术解决方案总监Dmitriy Gumeniuk
自动化测试可以持续运行，在问题更容易、更便宜的修复成本时及早发现问题。您可以安排这些测试在夜间、部署期间或在提交新代码时运行。
对于像这样的平台 prompts.ai，管理错综复杂的人工智能工作流程，自动化是必不可少的。它允许您验证即时变体，验证 AI 模型响应，并确保即使进行了更新，工作流程集成也保持一致。
建立自动化后，下一步就是使用可重复使用的组件简化测试开发。通过创建模块化测试元素，您可以节省时间并保持不同测试场景的一致性。
可重用的关键是模块化测试设计。将您的测试脚本分成较小的组件，每个组件都专注于特定的功能。例如，与其构建涵盖用户身份验证、数据处理和报告生成的大型测试，不如为每项任务开发单独的模块。然后可以根据需要组合这些较小的模块。
页面对象模型 (POM) 是构建可重复使用的测试组件的一种行之有效的方法。这种方法将用户界面元素的细节组织成有意义的方法，因此当界面发生变化时，您只需要更新相应的页面对象，而不是与之交互的每个测试。
描述性命名约定进一步支持可重用性。而不是像这样的通用标签 测试函数 1，使用清晰、有意义的名称，例如 验证用户身份验证流程 要么 流程工作流数据转换。这使团队成员更容易理解和重用您的组件。
参数化是另一种增强灵活性的技术。通过使用运行时参数而不是硬编码值，您可以调整测试以适应不同的环境，无论是开发、暂存还是生产。
维护测试库与创建测试库同样重要。定期进行审查，以识别过时或效率低下的测试，根据需要对其进行重构，并整合相似的组件。全面的文档也至关重要，因为它可以帮助团队成员了解每个测试组件的作用及其所需的数据。
测试脚本的版本控制至关重要，就像应用程序代码一样。像这样的工具 饭桶 允许您跟踪更改、与团队协作以及管理测试脚本的不同版本。如果出现问题，您可以轻松回滚到以前的版本。
对于 人工智能驱动的平台 像 prompts.ai 一样，可重复使用的测试库可能包括用于验证 AI 交互、测试多模态工作流程和确保代币化准确性的组件。通过组合这些组件，您可以高效地测试复杂的工作流程，而无需每次都从头开始。
随着系统的发展，投资可重复使用的测试库会得到回报。它可以节省时间，确保一致性并减少维护工作量，从长远来看，这将使您的整个测试过程受益。
为了在自动化和重复使用策略的基础上再接再厉，必须将测试工作范围缩小到风险最大的领域。这就是基于风险的测试（RBT）发挥作用的地方。RBT 将测试重点放在可能性和影响最大的潜在故障上，确保首先解决关键领域。
这种方法不仅可以改善资源的利用方式，还可以加快发布周期。更重要的是，与那些完全依赖基于覆盖范围的方法的组织相比，具有完善的风险测试实践的组织通常会获得更好的测试投资回报。
财务风险很高。在测试阶段修复缺陷的成本 多 15 倍 而不是在设计阶段解决这些问题——而且 多出 100 倍 如果他们能投入生产。这使得对风险进行优先排序是必要的，而不仅仅是建议。通过锁定高风险领域，您可以专注于最重要的模块。
“风险来自于不知道自己在做什么。”-沃伦·巴菲特
有效的基于风险的测试的基础在于系统地识别和排列潜在的故障点。首先，收集各部门利益相关者的意见，确保全面了解风险。跨团队协作有助于发现漏洞，否则这些漏洞可能会被忽视。
使用需求文档、缺陷报告、用户故事、访谈和评论等资源来编制风险清单。特别注意带有以下组件的组件 缺陷密度高，因为这些往往预示着潜在的问题或复杂性。
确定风险后，根据以下条件进行评估 可能性 和 影响。风险矩阵可以帮助组织此项评估。还应考虑业务影响，优先考虑涵盖对业务运营或合规性至关重要的功能的测试案例。
重点关注用户经常与之交互的组件，因为这些组件更有可能影响整体体验。同样，优先测试 最近的变化，因为新功能或修改经常会带来意想不到的问题。
对于像 prompts.ai 这样的人工智能驱动平台，这可能意味着优先测试核心工作流程自动化功能、代币化精度和多模式 AI 交互。高风险领域，例如即用即付模式下的金融基础设施，也应作为重中之重，因为它们对业务有直接影响。
确保风险水平与测试工作之间存在明确的联系。高风险区域需要全面的测试，包括功能和非功能检查。中等风险区域需要有针对性的测试，而低风险的组件可能只需要基本的验证。对风险进行排序后，将精力集中到失败最具破坏性的领域。
在对风险进行排序后，下一步是查明哪些模块的故障会干扰核心运营。为这些关键路径模块分配资源，这些组件如果出现故障，可能会严重影响用户或业务流程。
开始于 映射工作流程依赖关系 确定哪些模块是必不可少的。这些通常是其他组件所依赖的模块或处理关键业务逻辑的模块。在模块化工作流程中，关键路径模块的故障可能会波及整个系统，因此其可靠性是重中之重。
检查您的代码库和架构是否存在技术风险。密切关注集成复杂、遗留代码或高循环复杂度的领域。瓶颈（多个工作流程汇聚的地方）也应标记为潜在的单点故障。
监管合规 是识别关键模块时的另一个关键因素。无论技术复杂程度如何，处理敏感数据、处理金融交易或需要满足行业标准的组件都应归类为关键组件。这些领域的失败可能导致法律和监管后果，而不仅仅是用户的不满。
客户反馈 为关键模块提供宝贵的见解。应优先考虑用户经常要求或投诉的功能。用户评论和支持票通常会突出显示对您的受众最重要的组成部分。
对于高风险模块，可以考虑额外的保障措施，例如额外的代码审查、更广泛的测试覆盖范围或模仿生产条件的专业测试环境。在管理错综复杂的人工智能工作流程的平台上，关键模块可能包括即时处理引擎、模型集成层和实时协作功能。它们直接影响用户体验和业务成果，因此其可靠性至关重要。
在计划冲刺时， 首先关注高风险功能。这样可以确保在时间或资源有限的情况下，最重要的领域已经得到解决。在开发初期解决关键问题也使这些问题更容易解决，成本更低。
请记住，关键路径识别是一个持续的过程。随着系统的发展和用户行为的转变，定期重新评估哪些模块真正至关重要。这有助于确保测试工作与最相关的业务和技术风险保持一致。
端到端 (E2E) 测试可确保系统的所有组件按预期协同工作，模拟现实条件以验证整个工作流程。单元测试和集成测试侧重于单个模块，而 E2E 测试则捕获了跨系统交互中出现的问题。这一点至关重要，特别是考虑到云应用程序中至少有20％的严重故障是由这些交互中的错误引起的——对于开源软件，这一数字上升到37％。
全面的 E2E 测试的结果可能会改变游戏规则。例如， 床垫公司 用过的 Leapwork 在其核心应用程序中实施强大的端到端测试策略，将结账时间缩短20％。对于像 prompts.ai 这样依赖多模式工作流程、代币化和实时协作等功能的平台，端到端测试对于确保每个组件无缝协同运行、提供流畅的用户体验至关重要。这种方法弥合了孤立测试和实际用户互动之间的差距。
为了使测试尽可能有效，设计场景应密切模仿用户与您的平台的交互方式。使用反映生产环境的真实测试数据。例如，在 AI 工作流程平台中，测试可能涉及跟踪从创建提示到通过 AI 模型处理提示再到交付最终输出的整个过程。每个步骤都应使用反映实际使用情况的数据进行验证。
设置一个可复制生产条件的测试环境，考虑各种配置和边缘情况。让 QA 团队参与开发过程的早期可以帮助创建更全面的测试场景。对于处理复杂人工智能工作流程的平台来说，这可能意味着在高流量下测试即时处理，确保不同内容类型的代币化准确性，并验证多模态工作流程中 AI 模型之间的平稳过渡。
除了确保功能外，评估性能和合规性也至关重要。这些方面证实了您的工作流程不仅可以正常运行，而且符合要求的标准。
性能测试应衡量应用程序在实际负载下的响应情况，重点是稳定性和可扩展性。同时，合规性测试可确保遵守行业法规和标准。仔细记录所有测试阶段，为合规性审计做准备。自动化工具可以加快流程，同时提高准确性。定期审核您的测试流程可以帮助确定差距和需要改进的领域。
建立反馈回路是关键——使用测试结果不断完善和改进您的工作流程。根据风险和监管需求对测试用例进行优先级排序，量身定制场景以反映实际用户行为。根据行业标准对您的合规工作进行基准测试，确保您达到预期。
彻底完成后，性能和合规性测试为可靠和可扩展的工作流程提供了坚实的基础。通过满足用户体验和监管需求，端到端测试可确保您的系统在任何情况下都能始终如一地按预期运行。
在当今快节奏的开发环境中，开发人员、测试人员和利益相关者之间的协作不再是可选的，而是必不可少的。协作测试工具可帮助团队更有效地合作，加快发布周期并提高工作流程效率。例如，采用持续反馈回路的团队参见 发布速度提高 30%。同样，那些使用行为驱动开发（BDD）的人几乎可以减少误解和返工需求 25%。
但是，协作不仅仅是速度。Fierce, Inc. 的一份报告显示 86% 的领导者将工作场所的失败归咎于团队合作不力。这凸显了选择正确工具以确保顺利协作和项目成功的重要性。
实时协作将测试转化为同步工作。当测试人员、开发人员和利益相关者实时合作时，他们可以更快地发现问题并更快地做出决策。这种方法不仅可以改善错误检测，还可以加快决策过程。
为了使实时协作有效，建立清晰的沟通渠道以及时讨论战略和报告问题至关重要。具有内置通信功能的工具（例如聊天室、话题或视频通话）可以帮助使所有对话井井有条，符合上下文。
结果可能是戏剧性的。例如，一家科技公司在低代码平台中使用了实时协作功能，并将产品交付时间缩短了 30%。他们还将电子邮件数量减少了 42%，允许更集中、更高效的沟通。
基于实时协作，自动报告使复杂的工作流程更加清晰。具有自动报告和可视化功能的工具通过提供对测试进度、模块状态和集成点的清晰见解，帮助团队保持一致。实际上，自动化仪表板可以通过以下方式提高团队沟通效率： 30%。
选择工具时，请寻找具有自动报告功能的集中式测试管理系统。提供测试过程一目了然的可视化仪表板可以帮助团队发现问题区域并了解每个模块如何融入大局。
有趣的是，每年审查其测试工具的企业最多会报告一次 自动化性能提高 20%。支持模块化测试设计并与 CI/CD 管道集成以实现自动更新和通知的平台特别有价值。
人工智能驱动的平台通过引入智能自动化和更智能的工作流程，正在改变协作测试的游戏规则。这些平台提供自动生成测试用例、自我修复功能和合规性跟踪等功能，所有这些都可以显著提高测试效率。
要充分利用人工智能驱动的工具，请专注于使用提示模板、版本历史记录和工作流程图来维护清晰的文档。这最多可以减少返工 40%，确保更好的团队协调性。例如，像这样的平台 prompts.ai 将实时协作、自动报告和多模式 AI 工作流程相结合，使其对测试复杂系统特别有用。
“在高绩效团队中，质量是一项共同的责任。这种共享所有权确保了团队的工作方式中内置了自动化，而不是事后强加于人。”-Testlio
要调整测试目标，请使用自动反馈管道并定期进行跨团队审查。通过语义版本控制和自动日志记录实现版本控制，以加速更新并简化回滚。这些实践与人工智能驱动的见解相结合，可以将可靠性提高多达 40%。
在采用人工智能驱动的平台时，从小处着手。首先自动执行重复任务，确保数据整洁有序。在扩大规模之前，请与一小群人一起测试系统，收集反馈并完善流程。这种渐进的方法可以帮助团队整合新工具，同时保持较高的质量和生产力标准。
在模块化工作流程测试中，运行测试只是方程式的一部分。真正的价值在于解释结果以发现见解。如果不跟踪正确的指标，就很难查明瓶颈、衡量进展或证明在测试过程中的投资是合理的。通过关注有意义的数据，团队可以做出更明智的决策，并不断完善测试方法。
要真正了解您的测试性能，请注意三种类型的指标： 进程， 产品，以及 项目。
以下是在模块化工作流程中需要跟踪的一些基本指标：
以下是其中一些关键指标的快速参考表：
指标应该指导行动，而不仅仅是报告中的指标。首先，确定您的优先事项——无论是更快的发布、更少的生产错误还是更好的测试覆盖率——并根据这些目标调整您的指标。
例如，如果您的目标是提高构建稳定性，请重点关注缺陷检测速度和解决时间等指标。在项目开始时设定基准，并监控一段时间内的趋势以调整策略。这种方法在模块化工作流程中特别有用，在模块化工作流程中，一致的跟踪可以揭示原本可能被忽视的模式或效率低下情况。
考虑一下：如果您的团队在五天内发现了 30 个缺陷，则缺陷检测率为每天六个缺陷。或者，如果在发布后发现了总共100个缺陷中的10个，则缺陷泄漏率为10％。这些数字为需要改进的地方提供了明确的指标。
要评估测试工作的财务影响，请使用 投资回报率分析。公式（（自动化收益-自动化成本）/自动化成本）× 100 可以帮助证明投资的合理性，尤其是因为与手动方法相比，自动化测试可以将缺陷检测率提高多达90％。
仪表板等可视化工具也非常有用。它们允许团队并排查看多个指标，从而更容易查看不同因素的相互作用。在团队讨论中定期分享这些见解可确保每个人都保持一致并朝着相同的目标努力。分配改进特定指标的责任，并根据数据显示的内容制定策略。
最后，请记住，您的指标应随着工作流程的变化而变化。对于新系统而言，重要的内容可能与稳定、成熟的设置中的重要内容有所不同。目标是跟踪可据以做出切实决策的指标，突出挑战并帮助完善测试工作。
对于那些使用人工智能驱动平台的人，例如 prompts.ai，内置的分析和报告工具可以简化指标跟踪。这些平台通常会自动处理数据收集和分析，从而减少手动工作，同时为您的测试过程提供全面的见解。
总而言之，建立有效的模块化工作流程测试策略需要一种结构化的方法，该方法将周到的规划、对自动化的巧妙使用、团队合作以及对持续改进的承诺相结合。这些核心原则为所有模块的测试奠定了坚实的基础，确保了效率和可扩展性。
以下是需要重点关注的关键步骤：
协作工具在提高团队效率方面起着重要作用。实时功能和自动报告，尤其是通过人工智能驱动的平台，例如 prompts.ai，通过减少手动任务和提供详细见解来简化工作流程。
同样重要的是密切关注测试指标。指标不仅可以跟踪进度，还可以指导改进。正如软件开发专家Bosun Sogeke恰当地指出的那样：
“在快节奏的软件开发世界中，持续改进已成为保持竞争力的关键策略”。
模块化工作流程测试通过关注单个组件来提高系统可靠性。通过隔离这些较小部分中的问题，可以更快、更轻松地查明和修复问题，最终减少停机时间并保持运营平稳运行。
这种方法还支持可扩展性。系统无需全面重新设计即可适应更重的工作负载或集成新功能。由于模块化组件是独立且可互换的，因此更新和扩展的复杂程度要低得多。
另一个关键优势是能够重复使用测试组件。这不仅简化了维护，而且还使随着系统的发展更容易扩展测试。这些做法共同创造了随着时间的推移更具弹性且更易于管理的系统。
自动化测试改变了模块化工作流程的游戏规则，它提供 更快的反馈回路， 更广泛的测试覆盖范围，以及 提高了代码质量。这些优势简化了开发过程，降低了成本，提高了整体可靠性。通过自动执行重复任务，团队可以更频繁地运行测试并更早地发现问题，从而防止问题在周期的后期逐渐增加。
最重要的是，可重复使用的组件将效率提升到了另一个水平。它们可以节省开发时间，保持工作流程的一致性，并使持续维护变得更加容易。这种方法不仅支持增长，而且可以更快地更新和更明智地使用资源。当结合使用时，自动化测试和可重复使用的组件可使模块化工作流程更加可靠、可扩展且更具成本效益。
基于风险的测试通过确保测试工作集中在系统中最关键和高风险的部分，在模块化工作流程中起着至关重要的作用。这种方法可以及早发现潜在的弱点，使团队能够将资源集中在最需要的地方，并在漏洞发展成更大的问题之前解决漏洞。
通过首先瞄准高风险区域，这种方法可确保基本功能尽早得到测试和验证，从而提高系统的整体可靠性。同时，它减少了对低风险组件的不必要测试，从而简化了流程。结果？更有效地利用时间和预算，同时仍能发现最重要的缺陷。
