QA 測試方法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

敏捷測試：以持續測試促進持續交付

為了解決QA 測試方法的問題，作者朱少民 這樣論述：

互聯網產品的快速反覆運算，讓敏捷開發在各個領域都得到了廣泛應用。同時，也加快了敏捷測試在各家企業落地生根的進程。 本書由測試領域老兵聯合10余位測試專家對敏捷測試的實踐經驗匯總、整理而成。本書分為10章和4個附錄。從敏捷開發和敏捷測試基礎、人的因素、敏捷測試基礎設施、分析與計畫、設計與執行、測試右移、收尾與改進、展望等角度入手，幾乎涵蓋實現高效敏捷測試所需的各個方面的知識，以及測試思維、測試流程、測試基礎設施和一系列的優秀實踐，對提高測試效率進而提升產品交付品質具有重大的指導意義。 本書理論知識與實際案例深度結合，輔以思維導圖、延伸閱讀等模組，深入淺出，尤其適合有一定測試實踐經驗的軟體品質

保障和測試人員，想要較為深入瞭解敏捷測試的專業人士閱讀參考。 朱少民 國內知名測試專家、同濟大學特聘教授、軟體綠色聯盟標準評測組組長、《軟體學報》審稿人、QECon大會發起人。 近30年來，一直從事軟體測試、品質管制等工作，先後獲得安徽省、原機械工業部、青島市等多項科技進步獎，出版《全程軟體測試》《軟體測試方法和技術》《軟體品質保證和管理》《軟體專案管理》等10餘部著作。 近5年來，致力於幫助國內近百家企業提升其軟體研發能力水準，並經常在國內外學術會議或技術大會上發表演講，擁有個人公眾號“軟體品質報導”，曾任思科（中國）軟體有限公司QA（品質保證）高級總監，及IEEE IC

ST論壇主席、IEEE QRS和DSA、NASAC程式委員等。 李潔 中科創達軟體股份有限公司測試總監，曾任IBM研發經理，索尼瑞典分公司高級測試經理，諾基亞及Polycom QA總監。擁有20餘年軟體測試技術經驗及管理經驗。在測試專業雜誌發表過多篇文章。 第 1 章　 鋪墊：敏捷開發價值觀、原則與實踐／ 1 導讀／ 1 1．1　敏捷開發模式的由來／ 2 1．1．1　新產品開發方式Scrum ／ 3 1．1．2　羽量級軟體發展方法／ 5 1．1．3　敏捷宣言的誕生／ 6 1．2　敏捷價值觀／ 7 1．3　敏捷開發原則／ 8 1．4　常見的敏捷開發框架／ 9 1．4．1　極

限程式設計／ 9 1．4．2　行為驅動開發／ 13 1．4．3　特性驅動開發／ 15 1．4．4　Scrum 開發框架／ 17 1．5　敏捷與看板、精益的關係／ 20 1．5．1　看板／ 21 1．5．2　精益軟體發展實踐／ 23 1．6　敏捷與DevOps 的關係／ 26 本章小結／ 29 延伸閱讀／ 29 第 2 章　基礎：敏捷測試之道／ 31 導讀／ 31 2．1　什麼是敏捷測試／ 32 2．1．1　從一個真實的案例說起／ 32 2．1．2　敏捷測試的含義／ 35 2．1．3　敏捷測試的其他定義／ 36 2．2　傳統測試與敏捷測試／ 38 2．2．1　 鳳凰項目：一個IT 運維的傳奇故

事／ 38 2．2．2　3 步工作法／ 39 2．2．3　鳳凰項目改造前後對比／ 40 2．2．4　傳統測試和敏捷測試的區別／ 41 2．3　敏捷測試的思維方式／ 41 2．3．1　固定性思維與敏捷思維／ 42 2．3．2　成長性思維／ 42 2．3．3　以實例來辨析不同思維的測試工程師／ 43 2．3．4　團隊對品質負責的思維／ 44 2．3．5　上下文驅動的思維與用戶思維／ 45 2．4　敏捷測試流程解析／ 45 2．4．1　Scrum 模式下的測試流程／ 45 2．4．2　敏捷測試的通用流程／ 47 2．4．3　敏捷測試流程閉環與持續測試／ 48 2．4．4　 從敏捷專案管理角度來看測試

流程／ 49 2．5　新的敏捷測試四象限／ 50 2．5．1　敏捷測試四象限之歷史／ 50 2．5．2　新的敏捷測試四象限簡介／ 52 本章小結／ 53 延伸閱讀／ 54 第 3 章　人是決定性因素／ 55 導讀／ 55 3．1　敏捷團隊究竟要不要專職的測試人員／ 56 3．1．1　問題的提出及各方的理由／ 56 3．1．2　根據上下文來確定是否需要／ 58 3．1．3　存在即合理／ 59 3．2　配備專職敏捷測試人員時的操作／ 60 3．2．1　Etsy 公司的優秀實踐／ 60 3．2．2　敏捷測試人員的責任和具體任務／ 61 3．2．3　測試人員和開發人員的分工／ 63 3．2．4　測試

敏捷化對團隊意味著什麼／ 64 3．3　沒有專職的測試人員時的操作／ 64 3．3．1　是否借助灰度發佈和一鍵回滾／ 65 3．3．2　消除系統測試不足帶來的影響／ 66 3．3．3　加強敏捷接受度測試和ATDD 的實踐／ 67 3．3．4　應對其他挑戰／ 67 3．4　借助測試負責人角色完成團隊轉型／ 68 3．4．1　冰凍三尺並非一日之寒／ 69 3．4．2　多數團隊不是Google ／ 70 3．4．3　測試負責人角色的責任和具體實踐／ 71 3．4．4　測試主負責人角色／ 72 3．5　 如何創建有強烈品質意識的學習型團隊／ 73 3．5．1　達成品質共識／ 73 3．5．2　營造良好

的品質文化氛圍／ 73 3．5．3　創建學習型團隊／ 74 3．5．4　業務學習與缺陷根因分析／ 76 3．6　如何更好地為測試而學／ 76 3．6．1　系統性思維訓練／ 77 3．6．2　創造性思維訓練／ 79 3．6．3　如何提升測試自動化能力／ 80 3．6．4　如何學習測試建模／ 80 3．6．5　借力提升自己／ 81 3．7　如何與產品、開發等角色協作／ 82 3．7．1　團隊協作的五大障礙／ 82 3．7．2　團隊協作高於一切／ 84 3．7．3　達成對品質及其管理的共識／ 85 3．7．4　溝通的技巧／ 86 本章小結／ 87 延伸閱讀／ 87 第 4 章　構建強大的敏捷測試基

礎設施／ 89 導讀／ 89 4．1　持續集成與持續交付意味著什麼／ 90 4．1．1　敏捷的目標／ 91 4．1．2　持續集成中的測試活動／ 91 4．1．3　持續交付中的測試活動／ 93 4．1．4　持續集成+ 持續測試是關鍵／ 94 4．1．5　持續部署／ 95 4．1．6　持續運維／ 95 4．2　測試如何融入持續集成/ 持續交付環境／ 95 4．2．1　支撐持續集成的測試環境／ 96 4．2．2　支撐持續交付的測試環境／ 96 4．2．3　CI/CD 流水線中的測試過程／ 97 4．3　基於DevOps 的測試基礎設施構成／ 99 4．3．1　DevOps 的測試／ 100 4．3．

2　DevOps 測試基礎設施／ 101 4．3．3　基礎設施即代碼／ 103 4．3．4　對基礎設施進行驗證——Testinfra ／ 104 4．4　虛擬機器技術與容器技術的應用／ 105 4．4．1　虛擬化技術——虛擬機器技術和容器技術／ 106 4．4．2　Sidecar 模式——容器的設計模式／ 107 4．4．3　虛擬化技術之NUMA 和DPDK ／ 108 4．4．4　服務虛擬化的利器——Hoverfly ／ 109 4．4．5　Molecule——虛擬化技術的自動化測試工具／ 111 4．4．6　Kubernetes 與測試環境／ 112 4．5　如何完成自動部署／ 113 4

．5．1　配置即代碼——CI 配置管理工具：Ansible、Chef ／ 114 4．5．2　微服務的容器化部署／ 116 4．5．3　微服務在CI 環境中的自動化部署／ 117 4．5．4　 Docker 容器的集群管理之Kubernetes ／ 119 4．5．5　 基礎架構即代碼的工具——Terraform、CloudFormation ／ 122 4．5．6　 管道即代碼的工具——Concourse、Drone ／ 123 4．5．7　 新一代的部署體驗——Serverless 軟體系統架構／ 125 4．5．8　產品發佈之導流模式／ 125 4．6　如何完成全自動的BVT ／ 126

4．6．1　BVT 要驗證哪些點／ 126 4．6．2　不穩定的情況——Flaky ／ 128 4．7　自動的靜態測試和測試報告生成／ 130 4．7．1　代碼分析（靜態測試）／ 130 4．7．2　優秀的靜態測試工具／ 131 4．7．3　靜態測試報告的自動生成／ 131 4．7．4　自動化測試報告的自動生成／ 135 4．8　測試分層策略與金字塔模型／ 139 4．9　搭建敏捷自動化測試框架及其案例分析／ 140 4．9．1　自動化測試框架的構成／ 140 4．9．2　自動化測試框架的分類／ 142 4．9．3　單元測試框架JUnit 5 ／ 143 4．9．4　API 層的TA 測試框

架Karate ／ 144 4．9．5　接受度測試框架Ginkgo ／ 146 本章小結／ 148 延伸閱讀／ 149 第 5 章　測試左移更體現敏捷測試的價值／ 150 導讀／ 150 5．1　沒有ATDD，就沒有用戶故事的可測試性／ 151 5．1．1　可測試性的概念／ 151 5．1．2　需求、設計和代碼等不同層次的可測試性／ 152 5．1．3　用戶故事的可測試性和ATDD ／ 153 5．1．4　ATDD 與TDD（ UTDD）的關係／ 154 5．1．5　如何具體實施ATDD ／ 156 5．2　 產品價值分析：商業畫布、影響地圖與用戶故事地圖／ 156 5．2．1　產品價值是基

礎／ 157 5．2．2　商業畫布／ 158 5．2．3　影響地圖／ 160 5．2．4　用戶故事地圖／ 161 5．3　從Epic 到用戶故事完成需求評審／ 162 5．3．1　通用的評審標準／ 163 5．3．2　Epic 的評審／ 164 5．3．3　用戶故事的評審／ 166 5．4　不可忽視的設計評審／ 169 5．4．1　設計評審的價值和重要性／ 170 5．4．2　如何完成架構評審／ 170 5．4．3　有層次的（元件）評審／ 172 5．4．4　介面定義的評審／ 173 5．4．5　設計的可測試性／ 173 5．5　BDD 及其自動化實踐／ 174 5．5．1　什麼是BDD ／

174 5．5．2　BDD 和測試的關係／ 175 5．5．3　現有的BDD 自動化測試框架／ 177 5．5．4　BDD 實例／ 179 5．5．5　BDD 實踐中的常見問題／ 183 5．6　再進一步，讓產生實體需求落地／ 183 5．6．1　什麼是產生實體需求／ 183 5．6．2　產生實體需求的過程／ 185 5．6．3　RBE 的自動化實現／ 190 5．7　單元測試是否必須TDD ／ 191 5．7．1　為何TDD 是必需的／ 191 5．7．2　如何做好TDD ／ 192 5．7．3　UTDD 測試原則／ 193 5．7．4　UTDD 的具體實踐／ 194 本章小結／ 195 延

伸閱讀／ 196 第 6 章　敏捷測試的分析與計畫／ 197 導讀／ 197 6．1　基於上下文驅動思維的測試分析／ 198 6．1．1　上下文驅動測試流派／ 198 6．1．2　品質標準／ 201 6．1．3　專案背景／ 202 6．1．4　產品元素／ 204 6．2　如何培養自己的業務與用戶體驗分析技能／ 205 6．2．1　用戶思維／ 205 6．2．2　場景是測試需求的靈魂／ 206 6．2．3　業務分析／ 207 6．2．4　用戶體驗要素／ 208 6．3　敏捷測試的主要風險在哪裡／ 209 6．3．1　需求不清晰／ 210 6．3．2　需求頻繁變更／ 211 6．3．3　時間太緊

張／ 211 6．3．4　自動化測試的有效性／ 212 6．3．5　測試風險專案檢查表／ 212 6．3．6　風險控制／ 213 6．4　啟發式測試策略與測試策略的制定／ 215 6．4．1　什麼是測試策略／ 215 6．4．2　啟發式測試策略模型／ 216 6．4．3　快速、高效地制定測試策略／ 218 6．5　代碼依賴性分析與精准測試／ 220 6．5．1　精准測試／ 221 6．5．2　如何建立測試用例和代碼的映射關係／ 222 6．5．3　代碼依賴性分析／ 223 6．5．4　代碼的變更分析／ 225 6．5．5　測試用例集如何優化／ 225 6．5．6　優秀實踐／ 226 6．6　敏

捷測試要不要計畫／ 227 6．6．1　測試計畫的價值／ 227 6．6．2　一頁紙的測試計畫／ 228 6．6．3　如何編寫一頁紙的測試計畫／ 229 6．7　探索式測試與基於腳本的測試／ 232 6．7．1　什麼是探索式測試／ 232 6．7．2　探索式測試的應用場景／ 233 6．7．3　基於腳本的測試／ 234 6．7．4　 探索式測試與基於腳本的測試的比較／ 235 6．7．5　敏捷擁抱探索式測試／ 236 6．8　SBTM 的由來及使用／ 237 6．8．1　SBTM 的由來／ 237 6．8．2　真正理解會話／ 237 6．8．3　測試計畫分解成多個子目標／ 239 6．8．4　

測試子目標進一步分解為會話／ 240 6．9　一個應用SBTM 的真實案例／ 241 6．9．1　案例背景／ 241 6．9．2　挑戰在哪裡／ 242 6．9．3　測試子目標分解的結果／ 242 6．9．4　幾個典型的會話／ 243 6．9．5　會話表／ 246 6．9．6　口頭彙報／ 247 6．10　敏捷測試分析與計畫的案例／ 248 6．10．1　資訊收集／ 249 6．10．2　測試目標／ 249 6．10．3　通過測試分析得到測試範圍／ 250 6．10．4　根據測試分析進行風險分析和控制／ 251 6．10．5　基於風險的測試策略／ 252 6．10．6　測試計畫／ 253 本章小

結／ 254 延伸閱讀／ 255 第 7 章　敏捷測試的設計與執行／ 256 導讀／ 256 7．1　正確理解DoD 與敏捷中的接受度測試／ 257 7．1．1　什麼是DoD ／ 257 7．1．2　如何創建DoD ／ 258 7．1．3　DoD 和敏捷接受度測試的關係／ 260 7．1．4　如何驗證DoD ／ 261 7．2　如何將用戶故事轉化為測試用例／ 261 7．2．1　轉換為場景／ 262 7．2．2　場景離測試用例還差一步／ 263 7．2．3　使用者故事轉化為測試用例的模型／ 263 7．3　基於場景/ 事件流的測試用例設計／ 265 7．3．1　事件流圖／ 265 7．3．2

　在敏捷測試中的應用／ 266 7．3．3　狀態圖與有限狀態機／ 268 7．4　探索式測試過程與生態／ 270 7．4．1　調查、分析、排序和實驗／ 270 7．4．2　以分析為中心／ 270 7．4．3　自我管理環、學習環／ 271 7．4．4　協作環與測試環／ 272 7．5　探索式測試中的角色扮演與場景挖掘／ 272 7．5．1　批判性思維與探索式測試設計執行／ 272 7．5．2　角色扮演／ 273 7．5．3　場景挖掘／ 274 7．6　探索式測試的具體技巧／ 276 7．6．1　業務路徑測試／ 277 7．6．2　遍歷測試／ 279 7．6．3　極限情況的測試／ 279 7．6．

4　異常情況的測試／ 280 7．7　測試自動化設計模式：一步到位／ 280 7．7．1　基於模型的自動化測試／ 281 7．7．2　狀態圖生成測試用例／ 281 7．7．3　測試資料的自動生成／ 284 7．8　UI 腳本開發與維護的常用技巧／ 287 7．8．1　指令碼語言和測試框架的選擇／ 287 7．8．2　UI 元素定位／ 288 7．8．3　測試代碼的模組化和參數化／ 291 7．8．4　Selenium 集成自動化測試框架／ 293 7．8．5　Page Object 設計模式／ 295 7．8．6　隱式等待／ 296 7．9　 質效合一：自動化測試和手工測試的完美融合／ 296

7．9．1　一個關於測試策略的案例／ 296 7．9．2　新功能手工測試，回歸測試自動化／ 297 7．9．3　探索未知的，自動化已知的／ 299 7．9．4　自動化回歸測試怎麼做／ 300 7．10　優先實現面向介面的測試／ 300 7．10．1　介面（API）測試越來越重要／ 301 7．10．2　介面測試示例／ 301 7．10．3　如何獲取介面資訊／ 304 7．10．4　契約測試和微服務的介面測試／ 306 7．10．5　API 持續測試平臺：API Fortress ／ 308 本章小結／ 308 延伸閱讀／ 309 第 8 章　測試右移：從敏捷到DevOps ／ 310 導讀

／ 310 8．1　線上性能測試／ 311 8．1．1　全鏈路壓測／ 311 8．1．2　線上性能監控／ 313 8．1．3　流量重播技術／ 314 8．2　A/B 測試／ 316 8．2．1　什麼是A/B 測試／ 316 8．2．2　A/B 測試的設計／ 317 8．2．3　A/B 測試平臺與測試執行／ 319 8．2．4　關於用戶體驗的度量／ 320 8．3　監控告警系統／ 321 8．3．1　日誌分析及Elastic Stack 的使用／ 323 8．3．2　調用鏈分析及SkyWalking 的使用／ 324 8．3．3　指標監控及Prometheus 的使用／ 327 8．3．4　監控

系統解決方案／ 329 8．4　安全性監控／ 330 8．5　混沌工程／ 331 8．5．1　混沌工程的由來／ 332 8．5．2　基於故障注入的測試／ 333 8．5．3　混沌工程平臺與工具／ 334 8．5．4　混沌工程的具體實施／ 336 8．5．5　為系統彈性做好設計／ 337 8．6　智能運維與測試／ 340 8．6．1　從自動化運維到智慧運維／ 340 8．6．2　智能運維的典型場景／ 341 本章小結／ 342 延伸閱讀／ 343 第 9 章　敏捷測試的收尾與改進／ 344 導讀／ 344 9．1　如何分析測試結果和評估測試工作的品質／ 345 9．1．1　如何評估敏捷測試過程

／ 345 9．1．2　敏捷測試過程的度量體系／ 346 9．1．3　測試工作品質的分析／ 348 9．1．4　代碼覆蓋率／ 348 9．1．5　功能覆蓋率／ 349 9．1．6　業務覆蓋率／ 349 9．1．7　基於缺陷分析測試品質／ 350 9．2　如何獲得良好的可追溯性、視覺化／ 350 9．2．1　測試管理系統／ 351 9．2．2　需求與測試用例的映射關係，以及測試用例與缺陷的映射關係／ 352 9．2．3　示例：Jira + Zephyr 實現可追溯性／ 353 9．2．4　測試與品質度量的視覺化／ 355 9．2．5　品質雷達圖／ 357 9．3　敏捷測試優秀實踐／ 357 9．

3．1　微軟的優秀實踐／ 358 9．3．2　谷歌的優秀實踐／ 359 9．3．3　亞馬遜的優秀實踐／ 360 9．3．4　ThoughtWorks 的優秀實踐／ 361 9．3．5　騰訊的優秀實踐／ 364 9．3．6　阿裡巴巴的優秀實踐／ 365 9．4　敏捷過程的反思與持續改進／ 366 9．4．1　敏捷過程的反思／ 367 9．4．2　敏捷測試過程的改進分析／ 368 9．4．3　資料驅動改進／ 369 9．4．4　PDCA 迴圈／ 369 9．4．5　根因分析／ 371 本章小結／ 372 延伸閱讀／ 372 第 10 章　敏捷測試的展望／ 374 導讀／ 374 10．1　大資料

的測試／ 375 10．1．1　大數據的特性與挑戰／ 376 10．1．2　大資料的測試方法／ 378 10．1．3　大資料的測試實踐／ 380 10．1．4　大資料的測試工具／ 381 10．2　人工智慧系統的測試／ 382 10．2．1　人工智慧系統的不確定性和不可解釋性／ 383 10．2．2　人工智慧系統的白盒測試／ 384 10．2．3　人工智慧系統的演算法驗證／ 386 10．2．4　示例：針對智慧語音的設計與執行／ 388 10．3　人工智慧助力敏捷測試／ 392 10．3．1　基於圖像識別技術的UI測試／ 392 10．3．2　基於人工智慧的、全自動化的API 測試／ 397

10．3．3　人工智慧助力代碼深度分析／ 399 10．3．4　人工智慧驅動測試／ 401 10．3．5　人工智慧測試工具／ 403 10．4　敏捷測試工具的未來／ 406 10．4．1　敏捷測試工具的發展趨勢／ 406 10．4．2　MBT 的前景如何／ 408 10．4．3　無代碼化的測試自動化／ 409 10．5　徹底實現持續測試／ 413 10．5．1　重新理解持續測試／ 414 10．5．2　持續測試的實現框架／ 415 10．5．3　持續測試成熟度模型／ 424 10．5．4　徹底的持續測試／ 425 本章小結／ 426 延伸閱讀／ 427 附錄A　基於Kubernetes 和D

ocker搭建Jenkins 可伸縮持續集成系統／ 428 導讀／ 428 A．1　工作流程圖／ 429 A．2　系統組態／ 429 A．3　安裝Kubernetes 集群／ 430 A．3．1　安裝前的準備／ 430 A．3．2　安裝配置／ 430 A．4　Harbor 的安裝部署／ 434 A．4．1　下載Harbor 離線安裝包／ 434 A．4．2　安裝Docker ／ 435 A．4．3　安裝Docker Compose ／ 435 A．4．4　Harbor 的安裝與配置／ 435 A．4．5　用戶端訪問Harbor 倉庫／ 436 A．5　 採用Jenkins Pipeline 實

現自動構建並部署至k8s ／ 438 A．5．1　部署Jenkins ／ 438 A．5．2　新建Spring Boot Java工程／440 A．5．3　配置Jenkins Pipeline任務／ 444 A．5．4　測試Pipeline 任務／ 446 A．5．5　遇到的問題及解決方法／ 449 附錄B　敏捷實踐發展史／ 451 附錄C　後敏捷時代暨DevOps發展史／ 461 附錄D　中國敏捷測試大事記／ 463 參考文獻／ 465

QA 測試方法進入發燒排行的影片

WiFi 6E 法規量測方法探討

為了解決QA 測試方法的問題，作者林聖皓 這樣論述：

本論文針對WiFi 6E FCC 強制性法規測試項目以及方法進行探討。近年來WiFi 技術的發展為了因應使用者的使用體驗，以及多媒體應用的蓬勃發展例如4K影音串流服務。除了搭配MIMO技術已用來提升傳輸速率外，更高頻寬的工作模式也一步一步地往上增加，例如80MHz、80+80MHz與160MHz，甚至是再下一代WiFi-7的高達320MHz頻寬模式。這些都工作模式的提升也再再顯示了頻譜資源的有限性。所以WiFi Alliance 組織在去年定義了802.11ax WiFi 6E的延伸支援頻段，從原本5GHz 的U_NII 1~3外，更向後延伸到U_NII 5-8 四個頻段，以藉此來滿足WiF

i技術對於使用頻寬的需求。針對這個進展，FCC算是去年進度領先全球制定好相關的強制性法規，也是最早上廠商可以提出作申請認證的國家。所以本論文針對FCC強制性的測試項目進行分析與探討，希望能夠提供給之後要進入這個領域的廠商有更多的資訊可以輔助產品的設計。

全程軟體測試（第3版）

為了解決QA 測試方法的問題，作者朱少民 這樣論述：

本書系統地總結了過去十年中軟件測試發生的變化，濃縮了作者許多寶貴的軟件測試經驗。   本書首先介紹對於軟件測試的不同看法，全程軟件測試的思想，軟件測試的基礎設施與TA框架、團隊能力建設；然後逐步深入到測試的計劃、設計、執行、持續反饋和改進；接著，討論全程測試的思想，包括全程靜態測試、全程性能測試、全程安全性、全程建模、全程可視化。   本書最後展望了軟件測試的未來。本書適合軟件測試人員閱讀，也可作為相關專業人士的參考指南。 朱少民中國大陸知名測試專家，曾任思科（中國）軟件有限公司QA高級總監。近三十年來，一直從事軟件測試、質量管理等工作，先後獲得機械工業部、安

徽省、青島市、合肥市等多項科技進步獎，出版《輕輕鬆鬆自動化測試》《軟件測試——基於問題驅動模式》《軟件測試方法和技術（ 第3 版）》《 軟件過程管理》等十餘部著作。近五年來，他幫助國內近百家企業提升其軟件開發能力水平，並經常在國內外學術會議 或技術大會上發表演講，是TiD大會、Top100 Summit測試議題方向的出品人。

多重蛇咬傷快速診斷片開發與跨域檢測驗證

為了解決QA 測試方法的問題，作者林靖華 這樣論述：

Daboia屬與Naja屬毒蛇咬傷問題在亞洲與非洲都是重要的公共衛生議題。複雜的臨床表徵常常是影響早期診斷與給予抗蛇毒血清治療的阻礙因素。本研究試圖利用鵝隻來生產對於Daboia russelii具有高度特異性的抗體，並與馬血清F(ab’)2抗體併置於一個Daboia屬蛇毒側流免疫層析測試條(ICT-Viper)，將Daboia屬蛇毒從其他蛇種中區分鑑別；同時，進一步探討Naja atra蛇毒側流免疫層析測試條(ICT-Cobra)，在種間可能存在相似性的假設上，測試其對於屬內其他Naja屬蛇毒的潛在檢測能力。使用indirect ELISA來監測特異性鵝IgY的表現量，併用西方墨點法來顯示

蛇毒與抗體之間的交互作用，亦使用sandwich ELISA作為11種醫學重要蛇毒與rabbit anti-N. atra IgG的交叉反應性說明。使用不同濃度蛇毒樣本，或者庫存的蛇咬傷個案臨床血清樣本進行ICT-Viper與ICT-Cobra測試。結果發現，鵝蛋黃中確實被有效誘發產生anti-Daboia russelii IgY，而且不會對動物引起副作用。當它與能夠大量辨認RVW或RVE兩種蛇毒蛋白的horse anti-Daboia siamensis F(ab’)2搭配使用時，顯示出良好的最低檢測濃度為5 ng/mL，且不會產生偽陽性，在臨床樣本的測試上也有良好的檢測能力。此外，本研究

也發現，Naja屬蛇毒的種間相似性，以及蛇毒與抗體之間的交叉免疫反應性具有地理差異特性。ICT-Cobra對於亞洲Naja屬蛇毒的檢測能力幾乎可以與N. atra相比擬，但是對於亞洲Naja屬蛇毒的檢測能力則有改善的空間。種間的蛇毒成份相似性，以及蛇毒與rabbit anti-N. atra IgG間的交叉免疫反應性，可能是ICT-Cobra對於各Naja屬蛇毒有不同最低檢測濃度表現的原因。因此，本研究顯示無論是Daboia屬或Naja屬毒蛇，其毒液組成，以及毒液與抗體間密切的交叉免疫反應關係，可以做為開發蛇咬傷診斷工具的基礎，甚至可以組合成一個多重蛇咬傷診斷試劑套組，具有應用於亞洲或非洲Da

boia屬或Naja屬蛇毒鑑別診斷之潛力。