假设你的工作是要写一组测试来检测用户是否输入了正确的电话号码，那么你就需要检查是否是输入了有效地阿拉伯数字而非其它字符等等。如果你清楚其中的代码（据我了解很少人会这样）你可以设计一个规划列表将校验电话号码的代码使用高亮显示做出标记。通常称它为 the code under test。这部分代码可以更加完善你的测试任务。
在大多数时候，你不可能有机会直接运用the code under test。例如：你不可能直接得到确认电话号码的那部分代码，因为它通常会是一个用户的一部分属性，就需要通过用户接口来测试，将与其关联的那部分代码组织起来，使这部分转变到内部程序的数据，并会按照常规将这部分数据表现出来。当然，你也不能直接对表现出来的数据进行检测，因为转变会通过其他的代码来将其转变成在用户界面可见的最后的数据（就像非法的数据会转换成错误信息）。我称这些代码为intervening code——介于测试本身和code under test之间的代码。
Changes to the intervening code（对介入其间的代码进行变化）
介入其间的代码是导致测试死亡的主要因素。而且用户图形界面接口较上文提到的那个接口和一些硬件驱动接口相比更是这个样子。例如：假设用户接口要求你输入电话号码，但是现在变化为要求提供一个电话按键区的视觉表现。这时你要使用鼠标敲击号码模拟使用真实的电话。（这是个非常愚蠢的主意，但是这怪异的事情已经发生了。）尽管接口传给了code under test一个正确的值，但是用户界面的变化很可能破坏一次自动化测试，是因为很可能使用者再没有地方输入电话号码了。
就像另外的一个例子，一个输入的错误用户界面会用其它的方法来告诉用户。它可能会刷新主窗体使其显示红色同时发出特殊的声音来代替弹出的提示信息来告知你不能完成这次操作。但是，如果你的测试是通过测试是不是弹出提示信息来判定的，那么将视这种正常的运行为一个bug。很显然这个测试就没有效果了。
"Off the shelf "测试自动化工具能做避免测试死亡的有限制的工作。例如：大多数的GUI自动化测试工具都可以忽视文本框大小、位置和颜色的改变。从而把握像上面两段所提到的那些大的改变，但是需要事先定制。这需要在你的工程中有一些人去创建test libraries。这样就要求你，一个测试人员，在编写好测试的特殊术语，尽可能多的忽略用户接口的细节。例如，你的自动化测试可能包含这样一行定制的信息：try 217-555-1212 try是test library程序，它的作用是将电话号码翻译成接口可以知道的术语。如果用户界面接受在输入框中输入字符，try会在其中输入电话号码。如果需要通过显示在屏幕上的特定图形区域键入电话号码时，try也会做到。
test library 可以有效地将那些不相关信息过滤掉。这样我们就可以详细的准确的测试那些与功能相关的数据。在输入上，增加这些附加信息是intervening code所必须的。在输出上，它们将intervening code中的信息全部压缩到一个很重要的模块中，其中的信息实际上可以当作是Code Under Test的一个延伸。这种过滤可以用左图来描述：
多数用户界面的变化不会需要对测试做更改，而只需要对test library做相应的修改。应为test Code要比library Code多的多，所以只修改library Code的代价会很低。
但是，尽管我们有更好的补偿性的代码也不可能将测试从所有的变化中隔离出来。它仅仅是尽可能的去预期所有的事情。所以其中有很多可能性，将来很可能出现一些问题破坏你的测试。你必须问自己这样一个问题：
在变化中Intervening Code会把测试保护到什么程度?
你需要估计intervening Code的改变对测试造成影响的可能性。要保证用户界面永远的不会改变是一件不可能的事情，这就使你需要不停的改变自动化测试的脚本以保证测试可以自动的执行。（我不会相信界面冻结后永远不会变化，除非manager答应如果以后每做一个新的修改将会给我100美元）
如果变化是可能的，你一定会被询问对你的test Library保护你的测试不受其影响正常执行有多大的信心。如果说test Library不能保护测试，那么起码它可以很容易的做出改动以适应变化。如果花费一个半小时的时间可以拯救300个测试，那么所做的一切是值得的。但是，小心：很多人往往低估了维护test Library的困难，特别是在变化后需要手工的对测试test Library进行反复的修改。不应该马上就放弃，抛弃所有的测试类和test Library，从头开始，因为很可能只需要简单的修改就可以完成需要的测试。
如果你没有test Library——如果你正在使用自动化GUI测试工具来捕获和重放模式——你不要期待会有任何保护。一次对界面的修改会让你的大部分的测试“死亡”。往往不会有足够的时间来允许我们完成对发生变化的测试进行修改，我们不得不在少的花费和短的生命生存期之间做出选择。
Changes to the code under test（改变测试下的代码）
Intervening Code不是唯一可以变化的代码，code under test同样可以变化。特别的是，它可以改变使其完全不同的去做某件事。
例如，假设几年前某个人写了一个关于点话号码的校验测试，为了检查那些不符合要求的电话号码，就像1-888-343-3533。在当时，没有888这样的电话号码，但是现在却存在这样的号码。这样就导致了测试拒绝888号码给出提示，尽管现在这个号码是合法的，但是测试脚本会按照先前的规则进行测试从而拒绝它。解决这件事情可能很简单也可能很复杂。如果你了解问题所在那么这件事是一件很容易的事情：只需要将“888”改为“889”。但是可能很困难对测试做足够的解释去了解测试电话号码整个的方法。或者你没有意识到“888”再现在来说是一个合法的号码，所以你会认为测试理所应当的测出这条Bug。测试在你使用一些假的“Bug”来骚扰开发人员之前是不会固定不变的。
所以，在决定是否要进行自动化测试之前你同样需要问自己这样的几个问题：
code under test 行为的稳定行如何？
注意强调的“稳定性”——只要他们保持外部可试行为相同代码的代码就OK！
不同类型的产品，不同类型的code under test有不同的稳定性。电话号码实际上还是相当稳定的。再如一个银行帐目管理系统可以说是一个相当稳定的系统，如果每次存100元需要收取30元的手续费那么记录到帐的就是130元，这种关系是稳定的（除非银行改变了收费的标准）。而用户的界界面是相当的不稳定的一个因素。
增加行为往往是无害的。例如，可能有这样一个检查，测试从一个帐户撤回 $100 由于 $30 生产错误导致操作失败但是帐户余款方面的没有改变。但是，现在测试被重写，增加了一个新的特性：顾客可以根据需要确定是否需要“自动透支保护”功能，它允许用户提取多余他帐户内存在的钱数。这种变化不会破坏现有的测试，只要默认的帐户测试保持原来的行为。（当然，新的测试必须依*新的行为来运行。）
我们的立足点在哪里呢？
现在我们知道了自动化测试应该跳远的障碍：必须保证自动化测试的价值要大于采用手工测试的价值。我们需要估计一个测试的生命周期，它可以有机会创造出价值的时间段。现在，我们需要询问一下它可以创造出价值的实际可能性。我们可以期待它能发现什么样的Bug？
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