Оценка сложности задач в процессе тестирования и автоматизации чаще всего базируется на следующих факторах:
- Функциональная область: Насколько сложна тестируемая функция, затрагивает ли она критические части системы, есть ли зависимости от других модулей.
- Объем тестирования: Сколько тест-кейсов необходимо разработать и выполнить, какой объем данных нужен для тестового окружения.
- Технические навыки: Требуются ли специфические знания в определенной технологии, инструменте, языке программирования для автоматизации или специфического вида тестирования (например, производительности).
- Наличие документации: Насколько полная и актуальная документация по функционалу, требованиям, архитектуре.
- Стабильность окружения: Насколько стабильно тестовое окружение, требуются ли дополнительные настройки или усилия для его поддержания.
- Риски: Какие потенциальные риски связаны с тестированием или автоматизацией данной задачи (например, высокий риск блокирования тестирования из-за внешних зависимостей).
- Взаимодействие: Требуется ли активное взаимодействие с другими командами (разработка, DevOps) или стейкхолдерами.
- Опыт с аналогичными задачами: Есть ли предыдущий опыт выполнения похожих по сложности и объему задач.
Для оценки используются различные техники, например:
- Planning Poker: Команда совместно обсуждает задачу и оценивает ее сложность, используя специально разработанные карты (часто по числам Фибоначчи).
- T-Shirt Sizing: Оценка сложности по размерам футболок (S, M, L, XL), что дает более грубую, но быструю оценку.
- Expert Opinion: Опытный член команды дает экспертную оценку на основе своего опыта.
- Analogy: Оценка сложности путем сравнения с ранее выполненными аналогичными задачами.
При автоматизации добавляются специфические факторы:
- Сложность локаторов: Насколько просто найти и стабилизировать локаторы элементов на странице.
- Стабильность UI: Насколько часто меняется пользовательский интерфейс.
- Интеграция с фреймворком: Насколько легко интегрировать автоматизированные скрипты в существующий тестовый фреймворк.
- Подготовка данных: Насколько сложно подготовить тестовые данные для автоматизированных тестов.
- Надежность тестов: Вероятность появления "флакинг" тестов (нестабильных тестов, которые иногда падают без видимых причин).
Оценка сложности помогает планировать ресурсы, определять приоритеты, прогнозировать время выполнения и управлять рисками. Она не является точным научным методом, а скорее инструментом для лучшего понимания объема работ.