AI驅動UI自動化測試框架調研

隨著應用復雜度增加,手動測試變得費時且易出錯,而自動化測試可提高效率和可靠性。如何借助大模型和一些自動化測試框架進行自動化測試,是一個研發團隊很重要的訴求。

目前主流的自動化測試框架很多,Midscene.js結合Playwright提供AI驅動的測試生成和分析;Airtest專注于跨平臺測試,特別適合游戲和多平臺應用;Maestro針對移動應用提供低代碼的測試創建方案;Testim則利用AI智能定位器減少測試維護工作。

Testim - 自動化測試平臺(For Web)

官網:https://app.testim.io

介紹:Testim是一個自動化測試平臺,允許用戶創建穩定的端到端功能軟件測試,支持編碼、無代碼或兩者結合的方式。該產品于2014年推出,是第一個基于AI的功能測試自動化解決方案。 Testim.io是一個借助人工智能提高測試效率的自動化測試平臺,特別適合需要快速創建和維護穩定測試的開發團隊,可以幫助企業加速發布高質量應用程序。

Image

詳細特點:

  1. 1.?主要功能

    • AI驅動的自動化測試:使用人工智能加速測試創建、減少維護工作,并幫助更快地發布高質量應用程序。
    • 智能定位器:AI驅動的智能定位器能理解您的應用程序,識別元素,并自動修復以保持測試工作,即使應用程序發生變化也能繼續正常運行。
    • 快速創建測試:幫助您快速創作精心設計、由AI穩定的測試,最大限度地減少維護工作。您還可以快速排除故障,有效確定工作優先級,控制測試變更,組織復雜性,并高效地發展團隊和項目。
    • 多種測試支持:支持Web、移動應用和Salesforce應用程序的測試,提供低代碼和無代碼選項。
    • 可重用組件:Testim通過"分組"和"參數化"確保可重用性,允許用戶將相關步驟組合成一個可重用組件。
  2. 2.?核心優勢

    • 加速測試創作:無需編碼即可更輕松、更快速地構建高質量測試。
    • 減少維護:AI驅動的智能定位器找到更多元素,讓您的測試在應用程序變化時保持工作。
    • 強大的故障診斷工具:使用突出顯示的屏幕截圖、控制臺日志、網絡日志和故障建議診斷失敗的測試。
    • 與常用工具集成:能夠與CI/CD流程集成,在代碼檢入時運行測試,為生產版本運行端到端測試,或安排完整的回歸套件。
  3. 3.?適用場景

    • 幫助敏捷開發團隊快速高效地測試面向客戶的移動和網絡應用程序;
    • 簡化移動應用程序測試的設備和應用程序管理;
    • 提供全面的測試自動化平臺。
  4. 4.?產品截圖

Image

Midscene.js + Playwright 自動化UI測試框架 (For Web)

官網:與 Playwright 集成 - Midscene.js

介紹:字節開源的midscenejs,Ai 驅動的自動化UI方案

Image

核心特點

  1. 1.?強大的端到端測試能力

    • 支持 Chromium、Firefox、WebKit 多瀏覽器測試
    • 內置 智能等待機制,減少時序問題
    • 可模擬 用戶交互(點擊、輸入、拖拽等)
  2. 2.?視覺回歸測試(Visual Testing)

    • 自動截圖比對,檢測UI變化
    • 支持 動態內容處理(如時間戳、隨機數據)
    • 可設置 視覺差異閾值,提高測試靈活性
  3. 3.?AI 增強測試(結合 OpenAI API)

    • 智能生成測試用例(基于自然語言描述)
    • 自動分析測試結果,提供優化建議
    • 動態數據生成(如模擬用戶輸入)
  4. 4.?靈活的配置與集成

    • 支持 環境變量管理(如 OPENAI_API_KEY)
    • 可嵌入 CI/CD 流程(GitHub Actions、Jenkins等)
    • 提供 并行測試,提升執行效率
  5. 5.?高級應用場景

    • 無障礙測試(a11y):自動檢測可訪問性問題
    • 響應式測試:驗證不同屏幕尺寸下的UI表現
    • 多語言測試:檢查國際化內容渲染
  6. 6.?適用場景

    • ? Web 應用自動化測試(功能 + UI)
    • ? 爬蟲與數據抓取(Playwright 的瀏覽器自動化能力)
    • ? AI 驅動的測試優化(自動生成用例、分析缺陷)
  7. 7.?產品截圖

Image

Image

Maestro - 移動端自動化測試方案(For APP)

官網:https://www.maestro.dev

介紹:Maestro 是一個面向移動端和網頁應用的端到端測試平臺,主打簡單易用、強大且可靠,適用于任何開發框架。Maestro通過自動化、AI和云端協作,將傳統復雜的測試流程簡化為“所見即所得”的操作,同時保持專業級的覆蓋率和可靠性。

Image

核心特點

  1. 1.?全平臺覆蓋

    • 支持測試移動端(iOS/Android)和網頁應用,無論團隊使用何種開發框架。
  2. 2.?低門檻測試創建

    • Maestro Studio:通過可視化交互(如點擊、滑動)自動生成測試命令,無需手動編寫復雜代碼。
    • 元素檢查器:直接定位UI元素,避免猜測選擇器(如XPath/CSS Selector)。
  3. 3.?AI輔助測試(MaestroGPT)

    • 內置AI助手,可自動生成測試命令或解答Maestro相關問題,降低學習成本。
  4. 4.?企業級測試執行

    • 云端并行測試:在Maestro的云基礎設施上并行運行測試,提升速度和可靠性。
    • 早期問題捕捉:在開發周期早期發現缺陷,避免影響終端用戶。
  5. 5.?現代化測試理念

    • 解決“開發速度快但質量管控滯后”的痛點,平衡開發效率與質量保障。
  6. 6.?無縫協作

    • 測試腳本易維護,適合團隊協作,避免傳統測試工具常見的“腳本脆弱性”問題。
  7. 7.?適用場景

    • 需要快速回歸測試的敏捷團隊。
    • 非測試專家(如開發者、產品經理)參與測試流程。
    • 多框架項目(如React Native、Flutter、原生應用混合開發)。
  8. 8.?產品截圖

Image

Airtest - 跨平臺的自動化測試框架 (For APP)

官網:https://airtest.netease.com

介紹:Airtest Project 是一個跨平臺的自動化測試框架,低門檻的自動化測試解決方案,主要用于游戲和應用的自動化測試。

Image

核心特點

  1. 1.?自動化測試

    • 支持**一鍵錄制和回放**測試腳本,簡化測試流程。
    • 提供完整的測試報告,便于分析和調試。
  2. 2.?多平臺支持

    • Android原生應用:通過圖像識別和UI層級分析實現自動化測試,即插即用。
    • Unity游戲:專為游戲測試優化,支持圖像識別和UI操作。
    • Windows應用:跨平臺兼容,一次編寫腳本可多平臺運行。
    • iOS原生應用:通過Poco框架訪問UI元素屬性,精確定位控件。
    • Web應用:基于Chrome DevTools協議,支持錄制并生成Selenium腳本,精準操作網頁元素。
  3. 3.?技術特點

    • 圖像識別:不依賴控件層級,直接通過圖像匹配操作界面。
    • UI層級分析:通過Poco框架解析UI結構,支持基于控件的自動化操作。
    • 跨平臺兼容性:同一套腳本可適配Android、iOS、Windows和Web。
    • 低代碼工具:提供錄制功能,降低編寫腳本的門檻。
  4. 4.?產品優勢

    • 易用性:錄制回放功能簡化腳本創建。
    • 靈活性:結合圖像識別和UI分析,適應不同技術棧的應用。
    • 全流程支持:從腳本生成到報告查看,覆蓋測試全生命周期。
  5. 5.?適用場景

    • 游戲開發中的功能測試、回歸測試。
    • 移動應用(Android/iOS)的UI自動化測試。
    • Windows桌面應用的自動化操作。
    • Web應用的自動化測試(類似Selenium但支持錄制)。
  6. 6.?產品截圖

    Image

    Image

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/81252.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/81252.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/81252.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

關系型數據庫設計指南

1. 前言 在自己獨立開發一個項目的過程中,我發現了一些以往寫小 Demo 從來沒有遇到過的問題。 最近在獨立制作一個全棧的通知管理平臺。一開始我沒有考慮太多,直接根據頭腦中零星的想法就開擼后端數據庫 model 和 API,用的是學了半成品的 M…

詳解TypeScript中的類型斷言及其繞過類型檢查機制

TypeScript中的類型斷言及其繞過類型檢查機制 一、類型斷言的本質與工作原理編譯時與運行時的區別TypeScript編譯器處理類型斷言的步驟 二、類型斷言的詳細語法與進階用法基礎語法對比鏈式斷言斷言修飾符1. 非空斷言操作符 (!)代碼分析1. getLength 函數分析用法說明&#xff1…

XLSX.utils.sheet_to_json設置了blankrows:true,但無法獲取到開頭的空白行

在用sheetJs的XLSX庫做導入,遇到一個bug。如果開頭行是空白行的話,調用sheet_to_json轉數組獲得的數據也是沒有包含空白行的。這樣會導致在設置對應的起始行時,解析數據不生效。 目前是直接跳過了開頭的兩行空白行 正確應該獲得一下數據 問…

PostgreSQL 數據庫下載和安裝

官網: PostgreSQL: Downloads 推薦下載網站:EDB downloads postgresql 我選了 postgresql-15.12-1-windows-x64.exe 鼠標雙擊,開始安裝: 安裝路徑: Installation Directory: D:\Program Files\PostgreSQL\15 Serv…

一、Javaweb是什么?

1.1 客戶端與服務端 客戶端 :用于與用戶進行交互,接受用戶的輸入或操作,且展示服務器端的數據以及向服務器傳遞數據。 例如:手機app,微信小程序、瀏覽器… 服務端 :與客戶端進行交互,接受客戶…

奇偶ASCII值判斷

奇偶ASCII值判斷 Description 任意輸入一個字符,判斷其ASCII是否是奇數,若是,輸出YES,否則,輸出NO。例如,字符A的ASCII值是65,則輸出YES,若輸入字符B(ASCII值是66),則輸…

OpenCV 圖形API(74)圖像與通道拼接函數-----合并三個單通道圖像(GMat)為一個多通道圖像的函數merge3()

操作系統:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 編程語言:C11 算法描述 從3個單通道矩陣創建一個3通道矩陣。 此函數將多個矩陣合并以生成一個單一的多通道矩陣。即,輸出矩陣的每個元素將是輸入矩陣元素的…

多節點監測任務分配方法比較與分析

多監測節點任務分配方法是分布式系統、物聯網(IoT)、工業監測等領域的核心技術,其核心目標是在資源受限條件下高效分配任務,以優化系統性能。以下從方法分類、對比分析、應用場景選擇及挑戰等方面進行系統闡述: 圖1 多…

【推薦系統筆記】BPR損失函數公式

一、BPR損失函數公式 BPR 損失函數的核心公式如下: L BPR ? ∑ ( u , i , j ) ∈ D ln ? σ ( x ^ u i j ) λ ∣ ∣ Θ ∣ ∣ 2 L_{\text{BPR}} - \sum_{(u, i, j) \in D} \ln \sigma(\hat{x}_{uij}) \lambda ||\Theta||^2 LBPR??(u,i,j)∈D∑?lnσ(x^ui…

Java 核心--泛型枚舉

作者:IvanCodes 發布時間:2025年4月30日🤓 專欄:Java教程 各位 CSDN伙伴們,大家好!👋 寫了那么多代碼,有沒有遇到過這樣的“驚喜”:滿心歡喜地從 ArrayList 里取出數據…

新能源行業供應鏈規劃及集成計劃報告(95頁PPT)(文末有下載方式)

資料解讀:《數字化供應鏈規劃及集成計劃現狀評估報告》 詳細資料請看本解讀文章的最后內容。 該報告圍繞新能源行業 XX 企業供應鏈展開,全面評估其現狀,剖析存在的問題,并提出改進方向和關鍵舉措,旨在提升供應鏈競爭力…

Centos 7 yum配置出現一下報錯:

One of the configured repositories failed (CentOS-$releaserver-Base), and yum doesnt have enough cached data to continue. At this point the only safe thing yum can do is fail. There are a few ways to work "fix" this: 1.解決CentOS Yum Repositor…

Redis 常見問題深度剖析與全方位解決方案指南

Redis 是一款廣泛使用的開源內存數據庫,在實際應用中常會遇到以下一些常見問題: 1.內存占用問題 問題描述:隨著數據量的不斷增加,Redis 占用的內存可能會超出預期,導致服務器內存不足,影響系統的穩定性和…

HOOK上癮思維模型——AI與思維模型【88】

一、定義 HOOK上癮思維模型是一種通過設計一系列的觸發(Trigger)、行動(Action)、獎勵(Reward)和投入(Investment)環節,來促使用戶形成習慣并持續使用產品或服務的思維框…

【playwright】內網離線部署playwright

背景:安裝好python3.9后,由于內網無法使用pip安裝playwright,多方收集資料,終于部署完成,現匯總如下: 1、playwright需要python3.7以上的版本,如果低于這個版本先要將python解釋器升級 2、在可…

Unity動態列表+UniTask異步數據請求

Unity動態列表UniTask異步數據請求 很久沒有寫東西了。最近有一個需求,在Unity項目里,有幾個比較長的列表,經歷了一翻優化,趁這幾日閑暇,記錄下來,給自己留個筆記,也送給有緣之人共同探討吧。 …

pandas讀取Excel數據(.xlsx和.xls)到treeview

對于.xls文件,xlrd可能更合適,但需要注意新版本的xlrd可能不支持xlsx,不過用戶可能同時需要處理兩種格式,所以可能需要結合openpyxl和xlrd?或者直接用pandas,因為它內部會處理這些依賴。 然后,…

2025年Jetpack Compose集成網絡請求庫的完整實施方案

Compose中集成網絡請求庫,網絡請求現在Retrofit是最流行的。 首先在Compose中如何進行網絡請求,而不僅僅是集成庫。因為Compose本身是UI框架,網絡請求其實還是通過ViewModel或者Repository來處理,然后通過狀態管理來更新UI。所以…

機器視覺開發-攝像頭掃描二維碼

以下是使用Python和OpenCV實現攝像頭掃描二維碼的最簡單示例: import cv2 from pyzbar import pyzbar# 打開攝像頭 cap cv2.VideoCapture(0)print("正在掃描二維碼... (按 q 鍵退出)")while True:# 讀取攝像頭幀ret, frame cap.read()if not ret:print…

Seata服務端回滾事務核心源碼解析

文章目錄 前言一、doGlobalRollback3.1、changeGlobalStatus3.2、doGlobalRollback 前言 本篇介紹Seata服務端接收到客戶端TM回滾請求,進行處理并且驅動所有的RM進行回滾的源碼。 一、doGlobalRollback doGlobalRollback是全局回滾的方法: ??首先依舊…