张小明
前端开发工程师
这篇文章交付的是一套可落地的方法、模板和判断框架，而不是泛泛的概念介绍。你会看到：适用场景、具体步骤、字段/表格/Prompt/清单、案例推演、常见误区和边界说明。
本文不承诺提供可直接商用的一键部署源码，也不替代你所在团队的技术评审和安全合规流程。建议你把文中的模板复制到自己的项目里，结合业务链路、研发流程和测试数据进行调整。
上一节讲了如何让 AI 推荐回归范围。
本节进一步聚焦一个更具体的问题：
覆盖率报告出来后，如何让 AI 帮我们解释“哪些未覆盖风险必须补测”？
很多覆盖率报告的问题不是没有数据，而是数据太技术化。
测试人员和负责人不想只看：
增量覆盖率 66.7%他们真正想知道：
本节会给出一套可直接复制的 AI 未覆盖风险解释 Prompt。
覆盖率数字本身不等于测试结论。
例如：
增量方法覆盖率：66.7%这个数
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