大家好，我是陳哥。
前幾天，我收到一位讀者的留言：“最近公司一直有測試反映工作量太大了，後來調研發現測試往往要負責多個項目。我們想搞搞調整一下測試與開發的配置比，又不知道多少才是合理的。”
測試與開發配置比的問題，一直都是個熱門話題。不同行業、不同項目類型以及不同的開發模式，都會對這一比例產生影響。
我在互聯網行業寫了十幾年代碼，又做了十幾年技術高管，想結合過去的經驗，通過分享 “三維度配置模型”方法來談談測試開發配置比的問題。
一、行業現狀解析：測試過勞
據《2024 IT行業項目管理調查報告》顯示：半數以上的受訪者所在的團隊中，測試人員與開發人員的配置在1:10-1:20之間，也就是1位測試工程師需承擔10-20位工程師的測試任務。
不難看出，測試人員常常在一個配置失衡的團隊中，處於“過勞”的狀態。長此以往，這種失衡配置可能會導致質量風險的出現。舉個例子，某頭部電商平台在“雙十一”大促期間，測試團隊被迫將回歸測試覆蓋率從85%壓縮至62%，直接導致上線後出現支付鏈路異常等嚴重故障，造成單日超千萬的經濟損失。
當前IT行業測試與開發人員的配置比例長期處於失衡狀態，尤其是在需求頻繁變更和項目迭代快速的場景下。企業需要探索更高效的測試策略和技術手段，以提升測試效率和質量，確保項目的順利交付。
點擊下載《2024IT行業項目管理調查報告》
二、三維度配置模型：如何讓測試開發配置比達到最優
測試與開發人員配置比問題，作為軟件開發領域常見備受關注的焦點。企業該如何在保證軟件質量的同時，優化人力資源配置，提升測試效率呢？
通過對Gartner、Forrester等權威機構案例庫的深度分析，我提煉出了一個 “三維度配置模型”，希望能幫助企業找到最適合自身的測試開發配置比。
1. 業務風險維度：風險與質量的平衡
業務風險的核心是因質量問題而造成的損失，説白了就是“事情沒做好，早晚會付出代價”。代價造成的風險影響程度不同，對應測試資源投入也應該分級——高風險需配置高測試比嚴防死守，低代價風險可用基礎測試比輕量覆蓋，讓測試資源精準對衝損失。
以軟件行業為例，建議將風險等級劃分為致命/嚴重/中等/一般/低這五個維度，聚焦功能影響、用户影響、合規風險與財務損失維度，使測試資源分配更精準。
因此，業務風險等級越高，對軟件質量的要求必然越嚴苛，測試資源的配比也需同步提升。具體而言，企業需建立科學的風險評估體系，依據業務影響程度對功能模塊分級 —— 對高風險核心模塊（如支付、數據安全功能）強化測試覆蓋，避免低風險場景的冗餘投入。
這種差異化資源配置策略，既能杜絕過度測試導致的效率損耗，又能精準守護關鍵業務的質量底線，實現質量保障與資源效能的動態平衡。
2. 自動化成熟度維度：技術進步與效率提升
隨着軟件開發技術的不斷進步，尤其是持續集成/持續交付（CI/CD）流水線的完善，測試工作的效率得到了顯著提升，從而降低了測試人力的需求。
以谷歌為例，其開發團隊主動承擔單元測試與基礎功能測試，將單元測試覆蓋率穩定在 85% 以上，確保代碼交付時已解決 90% 以上的功能性缺陷。在此模式下，測試團隊轉型為自動化工具的設計者與維護者，聚焦性能壓測、安全滲透、兼容性適配等高價值場景，且這些複雜測試環節大多通過 AI 驅動的自動化工具完成，最終實現 “開發自測為主、工具賦能為輔” 的高效協作生態。數據顯示，谷歌核心產品線的測試人力佔比不足開發團隊的 20%，較傳統模式降低 60% 以上。
我們可以根據測試的自動化成熟度來安排測試人員的數量，例如：
這種動態配置模式既避免人力冗餘，又讓測試資源精準投入到高價值場景，實現效率與質量的雙重提升。
3. 組織架構維度：團隊協作與質量共建
組織架構模式會影響測試與開發人員的配置比。
在傳統瀑布模型時代，項目以階段式交付為主，測試作為獨立環節後置，例如微軟 Windows 95 項目採用1:4 的固定配比，通過專項測試團隊對功能模塊進行全流程驗證，確保各環節質量可控。
而我所在的禪道團隊採取了敏捷和阿米巴的經營方式，每個巴的測試與開發人員的配置比大約為1：1，這種模式強調測試人員與開發人員的緊密協作，形成一個質量共建的生態系統。
由此可見，資源配置需與組織協作模式動態對齊 —— 強分工架構依賴專職測試團隊保障質量，而扁平化、敏捷化組織則通過角色融合與自動化工具，大幅降低測試人力佔比。
在軟件開發過程中，測試與開發人員的配置比並非一成不變，可以通過“三維度配置模型”進行動態化、場景化的綜合決策。這種立體化的配置邏輯，既能避免傳統「一刀切」模式導致的資源錯配，又能通過開發自測、自動化工具與組織架構的深度協同，實現質量保障與成本控制的帕累托最優。
如需獲取更多測試調研數據，可參閲禪道發佈的 《2024IT行業項目管理調查報告》。
希望我的分享可以幫助到你，也歡迎你留言和我討論。
