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Streamlining Acceptance Test Generation for Mobile Applications Through Large Language Models: An...
文章总结与翻译一、主要内容本文针对移动应用(尤其是Flutter跨平台框架)验收测试中存在的人工成本高、维护难度大、平台碎片化等瓶颈问题,提出了一种名为AToMIC的自动化框架。该框架基于大语言模型(LLM),从JIRA需求工单和GitHub代码变更中提取信息,自动生成Gherkin场景、Page Object类和可执行UI测试脚本,并在宝马MyBMW应用(包含170+屏幕、300万行代码的工业级项目)中进行了验证。核心工作流程包括:需求与代码分析:提取JIRA工单中的验收标准,解析GitHub提交的代码变更,筛选UI相关文件;导航模型构建:生成应用屏幕间的导航图,识别有效用户流程路径;多类型工件生成:通过专用LLM(DeepSeek-R1用于场景生成、DeepSeek-Coder-V2用于代码生成、Gemma3:1b用于代码摘要)生成结构化测试工件;集成与验证:生成的测试脚本可直接接入CI/CD流水线,支持本地部署以满足隐私需求。实证结果显示,AToMIC在13个真实业务场景中表现优异:Gherkin场景语法正确率93.3%,78.8%的Page Object无需手动修改即可使用,UI测试脚本执行成功率100%;单功能测试工件生成平均耗时仅259秒,相比人工方法节省超95%时间(通常为1个工作日/功能),获得了开发、产品等多方从业者的认可。二、创新点端到端工业级自动化:实现从需求工单、代码变更到可执行测试脚本的全流程自动化,解决了传统
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