LyraStarterGame 是 Epic 的 UE 教学项目，第三人称射击，带武器、装备、队伍、HUD 一整套系统。我拿它做了一次完整的游戏项目测试，从测试宪章到封板，96 个 CQTest 自动化用例，88 个 手工测试 总共发现13个已知问题（12 个 Bug + 1 个玩法建议）。这篇文章讲方法和结果，完整测试文档入口见下方导览。

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完整测试文档（37 份合并） 全部文档
测试总结报告 测试总结报告
Bug 报告汇总（13 项） 00-Bug清单
用例分级清单（并入/删除理由） 用例分级清单
性能测试总结报告 性能测试总结报告

测试案

划定测试范围 8 个游戏系统加性能专项：武器与装备、控制、相机、HUD、前端页面、音频、队伍、初始化链路，性能测试单独算。状态系统评估后移除，事件测试（死亡、重生这类跨系统链路）独立成册。

范围上做了几个决定：

  • 黑盒测试为主，集成测试为主。除非明确标自动化，一律从玩家视角描述。
  • 不单独测 GAS。Gameplay Ability System 不设独立系统，相关功能归进各系统的细则。
  • 边界值测试包含 min ， min -x , 0 , max + min / 2 , max , max + x。
  • 测试方式只有两种：C++ CQTest 跑重复性高的用例（数值边界、状态流转、输入模拟、回归验证），手工跑需要视觉、手感、听感判断的用例。蓝图功能测试,Lua测试框架弃用。

CQTest 是什么

CQTest 是 Epic 的 C++ 测试框架，测试直接跑在游戏进程里。相比与蓝图测试有更高的自由度，面向AI友好，缺点是结构修改需要重编译，一次编译耗时5-6分钟。

最后 96 个用例分布：武器与装备 21、控制 30、事件 13、初始化链路 5、相机 9、音频 8、散布 10。每个套件对应一个 .spec.cpp 文件。

手工部分

自动化覆盖不了视觉、手感、听感。四个手工 Session：

  • Session 1：武器动画、装备动作
  • Session 2：控制动画、视角、相机
  • Session 3：HUD、队伍、音频
  • Session 4：探索性测试（EX-01 地图互动效果，90 分钟纯手工）——最有价值发现是无方向 Dash 仅在特定朝向触发（AM-03-06），另有弹射器、传送门、手雷一批交互问题

测出来的问题

结束时 13 个已知问题（12 个 Bug + 1 个玩法建议），没有阻塞级。

性能测试

封板后补了一轮性能专项：三轮 Unreal Insights trace（共 3348 帧）定位，再打包 Development 版复测。结论一句话：真实可复现的问题收敛到两个——体积云渲染尖峰（PIE 下 8.6ms 典型、99ms 尖峰，打包版 GPU 侧数字待确认）和 GC 卡顿。PIE 里约 80ms 的 GC 大暂停大部分是 Python 插件放大，打包版真实代价 18ms，降为 P2；打包版主要卡顿变成操作触发的编译类冻结（切换画质 PSO 现场编译约 1.5 秒、首次打开设置菜单 653ms）。下一步是把性能门禁做成 Gauntlet 自动化回归（PF-01~12）。

完整测试文档

全部文档（总纲、用例分级清单、系统测试用例、Bug 报告、性能与探索专项）合并成了一个页面：LyraStarterGame 测试文档。