测试覆盖率
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测试覆盖率强迫症
越来越多的团队开始意识到测试的重要性并积极开展了测试实践，在这个过程中，常常被夸大功效或者错误使用的便是测试覆盖率和测试覆盖率工具，在这篇文章中，作者希望从心理和技术的角度探讨测试覆盖率和测试覆盖率工具的误用以及应对之道。
需要 100% 的测试覆盖率吗?
多少测试才算够用呢？答案因人而异。有人会告诉你要做到100％的测试覆盖率。另一些人却不这么想，他们认为这个问题的答案因测试代码质量的不同而不同，而衡量测试覆盖率并不能说明这些测试及被测试代码的质量。
2012.5.6 微博热报：单元测试覆盖率、雅虎管理结构改革
@姚若舟在实际的工作中发现，刚开始写单元测试同事的代码中有不少行为都没有被单元测试覆盖，他因此在微博上提出，想了解大家的意见。@程墨Morgan在与雅虎前同事聊天时得知，雅虎的CEO在力推Scrum开发流程和扁平的管理结构，从而将这家老牌的企业变回创业公司的模式。针对两条微博，大家展开了深入讨论。
谷歌如何实现 10 亿行代码的测试覆盖率？
谷歌研究人员的一项分析，揭示了该公司的工程师如何管理10亿行代码的代码测试覆盖率。
Timon 覆盖率工具在知乎测试实践中的应用
本文介绍知乎开发的实时收集代码覆盖率的工具 Timon。
前端精准测试探索：覆盖率实时统计工具
本文主要介绍前端集成测试覆盖率统计工具的需要。
测试覆盖（率）到底有什么用？
经常有人问我这样的问题：“我们在做单元测试，那测试覆盖率要到多少才行？”。而我的答案很简单，“作为指标的测试覆盖率都是没有用处的。” 测试覆盖应该是一种学习手段。学习为什么有些代码没有被覆盖到，以及为什么有些代码变了测试却没有失败。理解“为什么”背后的原因，程序员就可以做相应的改善和提高。本文会给大家介绍一些传统的测试覆盖方法和一种称为“代码变异测试”（Mutation Test）的方法。大家将会看到这些方法都可以产生什么样的学习点，以及代码变异测试相比传统方法更有价值的地方。
代码覆盖率 VS 测试覆盖率
测试覆盖率和代码覆盖率是衡量代码有效性的最流行方法。这些术语有时会同时出现，因为它们的基本原理相同。但是它们并不是那么一致。很多时候，测试团队和开发团队对这两个术语的使用感到困惑。下面详细讨论代码覆盖率和测试覆盖率之间的区别的原因。
代码质量提升之道——代码覆盖率原理与移动端工程实践
本文介绍用代码覆盖率对工程质量进行精细化管理。
vivo 基于 JaCoCo 的测试覆盖率设计与实践
本文主要介绍vivo内部研发平台使用Jacoco实现测试覆盖率的实践，包括Jacoco原理介绍以及在实践过程中遇到的新增代码覆盖率统计问题和频繁发布导致覆盖率丢失问题的解决办法。
代码覆盖率提升策略：利用静态分析工具优化测试覆盖率
提升代码覆盖率是确保软件质量的关键步骤之一。利用静态分析工具优化测试覆盖率可以帮助发现代码中的潜在问题，并指导测试用例的编写，从而提高代码覆盖率。以下是一些策略和方法，可以利用静态分析工具来优化测试覆盖率：
测试基础之：测试覆盖率
测试覆盖率，通常被用来衡量测试的充分性和完整性。根据偏向对象的不同，分为偏向项目的需求覆盖率，和偏向技术的代码覆盖率。
有赞 GO 项目单测、集成、增量覆盖率统计与分析
本文介绍有赞 GO 项目单测、集成、增量覆盖率统计与分析。
代码质量管理的探索实践（下）
就像没有人愿意吃烂苹果一样，不会有人喜欢写烂代码。
中台技术解析之微服务架构下的测试实践
微服务架构的使用给测试带来了新的挑战
实现 Android CI
已知的CI工具是否能够很好的支持Android? Android CI是否也能即时的反馈Android Application的健康状况? 这篇文章中将通过实践，向大家展示Android CI可用的实现方法。
提高测试覆盖率：基于深度学习的新视角分析方法
在软件开发中，测试覆盖率是衡量测试用例对代码覆盖程度的重要指标。然而，传统的测试覆盖率评估方法往往依赖于人工设计的测试用例，存在着覆盖不全面、效率低下的问题。为了解决这些问题，近年来，一些研究人员开始探索利用深度学习技术来提高测试覆盖率，从
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