為了能夠減少二次bug率，一般組織都有一套bug跟蹤流程用來確保bug修改的正確性。
下面是乙個典型的bug跟蹤流程。
登記bug -> 原因分析 -> 修改方案 -> 影響性分析 -> 修改 -> 測試 -> 測試組再測試
這個bug跟蹤流程基本上會有乙個較高的bug率，我的經驗顯示，這個流程的二次bug率在20%左右，即每修改10個bug，其中有2個可能沒修改完全或者是引起新的bug。
於是，乙個改進的bug跟蹤流程出現了。
登記bug -> 原因分析 -> 修改方案 -> 方案確認 -> 影響性分析 -> 修改 -> 修改**確認 -> 測試 -> 測試組再測試
這個新的流程改進時認為，
修改方案沒有經過確認是造成二次bug的重要原因，
並且，修改後的**應該經過**複查。
但是這個修改後的流程應用後的二次bug率仍然在20%左右，甚至有抬高的跡象。
於是，乙個更新的改進流程出現了。
登記bug -> 原因分析 -> 修改方案 -> 方案確認 -> 影響性分析 -> 影響性分析確認 -> 修改 -> 修改**確認 -> 測試用例書寫 > 測試 -> 測試組再測試
因為，過程改進人員認為，影響性分析不足是bug沒有發現的原因之一，並且，測試範圍沒有留下必備的文件以便確認。
但是這個修改後的流程應用以後，二次bug率仍然沒有得到改善。
於是，大家認為，不是流程的問題，是人的問題。
我們來看看是不是真的是這樣的？
從第乙個流程開始，之所以二次bug率很高的原因的確是開發組的測試不充分。
而測試不充分的原因，有時間壓力的成分，但是另外乙個重要的原因是影響性分析不足之外。而影響性分析不足的原因是——這不是人力辦得到的。幾乎高手也不可能分析的很全面。這才是改進了三個流程都沒有達到效果的主要原因。
第二個原因是測試只是執行了部分用例。這也是為什麼即使測試組全面測試通過以後交給客戶還會被發現bug的重要原因。
既然明白這兩個重要原因，那麼流程的改進方式就不能是延長流程。延長流程不僅沒有改進效果，並且還造成工時浪費，交貨期延長等問題。
所以，最終制定的有效改進方案是，採用自動測試，每個bug修改的時候都要進行全部測試用例回歸。
這樣之後，二次bug率（指交給測試組驗證）降到幾乎為0（因為有些測試只能採用人工確認）。
自動測試的執行時間隨著專案的規模不同而不同，但是整體上來講，bug確認的工時降低了大約80%。
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