自动化测试报告和手工测试报告注意事项有哪些？
一、通用注意事项
（一）基础规范性要求
版本与基线明确
标注被测系统版本、迭代号、测试环境（测试 / 预发 / 生产）、数据库版本、接口文档版本、部署包 MD5，避免后续追溯分不清测的是哪一版。
测试范围边界清晰
明确测了什么、没测什么：模块、功能点、接口、终端（PC/APP/ 小程序）、浏览器版本；未测试内容要写明原因（排期不足、依赖未就绪、需求冻结），规避责任风险。
环境与前置条件完整
服务器地址、账号权限、测试数据、第三方依赖（支付、短信、OSS）、网络环境；手工还要写操作设备，自动化写执行机器、执行账号。
缺陷闭环规则统一
缺陷状态定义：新建 / 指派 / 修复 / 复测通过 / 复测不通过 / 挂起 / 关闭；严重级别标准统一（致命、严重、一般、轻微、建议），报告里附带缺陷链接。
数据客观，不主观臆断
只用现象、日志、截图、录屏、报错堆栈说话，不写 “感觉有问题”“大概率不稳定”；问题可复现步骤一步到位。
可读性与受众区分
给研发看：详细日志、堆栈、复现步骤；给产品 / 项目组看：风险、影响范围、上线建议；排版分级、重点标红、附件可下载。
归档与命名规范
命名建议：迭代号 - 版本号 - 手工 / 自动化测试报告 - 日期；PDF 固化存档，原始用例、执行记录、截图打包附件。
（二）内容必备模块（通用结构）
测试概述（目的、人员、起止时间）
测试环境与资源
测试范围 & 不测试范围
用例执行统计（总数、通过、失败、阻塞、跳过）
缺陷统计（按模块、级别、状态分布）
遗留问题与风险点
测试结论 & 上线建议
附件（用例、截图、日志、录屏）
二、手工测试报告 专属注意事项
1. 用例与执行粒度
每条失败用例必须绑定复现步骤 + 截图 / 录屏，步骤不能省略操作细节（点击哪个按钮、输入什么内容）；
区分偶然复现 BUG和必现 BUG，偶现问题重点标注概率、触发场景；
兼容性测试（浏览器、分辨率、安卓 /iOS 版本、不同机型）单独统计，问题归类。
2. 缺陷描述重点
UI 类问题：标注像素偏差、排版错乱、文案错误、适配异常；
体验类问题：操作繁琐、弹窗逻辑不合理、提示语不友好，归为建议级；
数据类问题：金额计算错误、状态流转错误、数据入库异常，附后台数据库查询截图。
3. 统计指标侧重点
用例覆盖率：需求点覆盖比例；
缺陷密度：缺陷数 / 功能点数；
回归通过率：本轮回归验证旧 BUG 是否全部修复；
阻塞用例单独说明阻塞原因（需求变更、接口不通、数据缺失）。
4. 常见坑点规避
不要只罗列 BUG，不做分析：比如哪个模块缺陷扎堆、哪类问题最多（前端适配 / 后端逻辑）；
回归测试必须写明：哪些历史 BUG 复测通过，哪些未修复；
边界值、异常场景、暴力操作（重复提交、断网、中途退出）测试结果单独说明；
性能仅手工简单体验的，不能下性能达标结论，仅做主观描述。
三、自动化测试报告 专属注意事项
（一）执行结果真实性校验（核心）
区分真正失败 vs 脚本执行失败
用例业务失败：功能确实有 BUG（被测系统问题）；
脚本本身失败：元素定位失效、环境波动、超时、网络抖动、前置数据未准备、版本迭代导致 DOM 变更（属于自动化脚本维护问题，不能算系统缺陷）；
报告必须把两类分开统计，避免误导项目组认为版本质量很差。
跳过 / 阻塞用例说明
Skip：脚本主动跳过（比如环境不支持）；
Block：依赖接口挂了、前置用例失败导致后续连锁失败，要说明是否可重试。
（二）必须附带自动化执行原始数据
框架信息：TestOne/Selenium/Appium/Playwright/Pytest/JMeter/Postman、运行浏览器、设备型号；
执行日志：控制台日志、报错堆栈、截图 / 失败录屏（UI 自动化）；
接口自动化：请求入参、响应体、响应码、耗时、断言详情；
执行耗时：总执行时长、单条用例平均耗时，长耗时用例标注。
（三）统计指标专属关注点
脚本稳定性指标：通过率、失败原因占比（系统 BUG / 脚本问题 / 环境问题）；
用例维度：回归用例数、新增自动化用例数、长期维护失效用例数；
稳定性分析：是否存在 flaky case（时而过时而失败的不稳定用例），列出清单并给出优化方案；
接口自动化额外：接口成功率、最大最小平均响应时间、错误码分布。
（四）风险与结论特殊表述（非常关键）
明确自动化覆盖范围局限性：自动化只覆盖主干流程、正向流程，大量异常、UI 细节、兼容性、易用性无法覆盖，不能替代手工；
结论话术规范：
正确：本次自动化回归主干流程无功能性 BUG，建议辅以手工做细节、兼容性验证后上线
错误：自动化全部通过，版本完全没问题，可以直接上线
脚本遗留问题写入报告：哪些用例待优化、哪些定位器需要重构、哪些需要增加重试机制。
（五）其他细节要求
并发 / 多次执行：若多次执行结果不一致，附多次执行记录，判定环境稳定性；
数据污染问题：自动化是否清理测试数据，有无脏数据导致下次执行失败；
定时任务执行（CI 流水线自动出报告）：附上流水线链接、构建编号，可回溯重跑；
JMeter 性能自动化报告：额外标注 TPS、并发数、错误率、服务器资源占用（CPU / 内存）。
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