自动化测试是一种利用软件工具或者硬件设备来代替人工执行测试用例的方法，它可以提高测试效率和质量，但也可能存在一些缺陷，影响测试结果的准确性和可信度。
自动化测试的缺陷主要有以下几点：
- 自动化测试不能完全替代人工测试：
自动化测试只能模拟用户操作和检查功能，但不能进行主观判断和评估，对界面色彩、布局、系统奔溃等无法发现，这些错误通过人眼很容易发现。 - 自动化测试对软件质量的依赖性太强：
自动化测试的结果受到被测软件和测试环境的影响，如果软件或环境发生变化，自动化测试脚本可能需要修改或重新录制，否则会导致测试失败或误报。 - 自动化测试脚本的开发和维护成本较高：
自动化测试脚本的编写需要花费较多的时间和技能，而且需要遵循编码规范和命名规范，保证脚本的可读性和可维护性。如果脚本设计不合理或代码错误，会导致资源的浪费和时间投入。 - 自动化测试能提高测试效率，却不能保证测试的有效性：
即使设计的测试用例覆盖率比较高，也不能保证被测软件的质量会更优。自动化测试只能检查预期的结果，而不能发现意外的错误。
为了解决这些缺陷，有以下几点建议：
- 结合人工测试和自动化测试：
根据不同的测试目标和场景，选择适合的测试方法，利用人工测试和自动化测试的优势互补，提高软件质量和用户体验。 - 选择合适的自动化测试工具和框架：
根据被测软件的特点和需求，选择适合的自动化测试工具和框架，避免因为工具或框架的不兼容或不稳定而引入系统误差。 - 设计高质量的自动化测试用例：
编写清晰、完整、可维护、可复用、可扩展的自动化测试用例，遵循编码规范和命名规范，注重代码的可读性和结构性，避免因为用例设计不合理或代码错误而引入偶然误差。 - 优化自动化测试执行过程：
在执行自动化测试之前，确保被测软件和测试环境的稳定性，排除外部干扰因素。在执行自动化测试过程中，监控和记录测试执行情况，及时发现和处理异常情况。 - 分析和校正自动化测试结果：
在获得自动化测试结果后，对结果进行分析和校正，利用错误码库、非缺陷知识库、回归方程等方法，对结果进行分类、归类、消除或补偿系统误差的影响。同时，对结果进行有效性和一致性的检验，与人工测试或其他方法的结果进行对比和验证。
