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双端回归从「一台台串行」压到「三台并行」:Midscene.js 多设备协同测试实战
双端回归从「一台台串行」压到「三台并行」Midscene.js 多设备协同测试实战【免费下载链接】midsceneGUI Agent for E2E Testing项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mid/midscene同一套下单用例要在 Android 和 iOS 上各跑一遍串行执行、来回切设备花在人工核对上的时间不少。Midscene.js 把自动化步骤写成自然语言指令点击登录按钮由 AI 模型看屏幕决定怎么操作它的 CLI 还能把一批 YAML 用例文件分发到多台设备并行执行一次回归覆盖两个平台。30 秒上手最小可运行示例先安装midscene/cli和对应平台的midscene/android或midscene/ios确认连接Android 设备要出现在adb devices列表里iOS 需要自动化服务 WebDriverAgentWDA在运行。然后写第一个用例文件android: deviceId: emulator-5554 launch: https://www.ebay.com tasks: - name: search for headphones flow: - ai: 在搜索框输入 Headphones 并点击搜索 - aiAssert: 页面上出现 Filter 按钮用midscene --files ./search-headphone.yaml执行。ai行是自然语言指令模型看截图后执行aiAssert是让模型判断条件是否成立作为断言用。它是怎么跑的用例文件一个文件两部分——顶部android:或ios:块指定 deviceId 和启动页下面tasks列表每条自然语言步骤。批量文件一个索引 YAML 声明files支持*.yaml这类 glob 模式、concurrent和continueOnError由批量执行器实现按这些参数调度。并发concurrent: n表示同时跑 n 个文件默认 1 即串行每个文件各自写 deviceId同一批就能分到不同设备、不同平台。结果跑完 CLI 会打印成功/失败摘要每个用例还生成一份 HTML 报告可回看每步截图和模型判断。三个典型场景兼容性回归同一用例、多台设备。每台设备写一个文件都放进批量文件的filesconcurrent: 5 continueOnError: true files: - ./android/*.yaml - ./ios/*.yamlcontinueOnError: true保证一台设备失败不会终止整批摘要里逐条列出失败文件方便只重跑失败项。批量用例执行用例之间互不依赖时把并发拉满。20 条回归串行跑 40 分钟concurrent: 4时约 12 分钟跑完取决于单条时长偶发不稳定的用例配retry: 2失败自动重跑。跨设备协作一台 Android 设备跑加购物车用例一台 iOS 设备跑核对购物车状态两个文件各写各的 deviceId放进同一批执行。需要传递数据时前一个用例用aiQuery加output把结果写进 JSON 文件后续流程再取用。多设备批量的现成脚本可以参考 multi_yaml_android_scripts。关键配置速查参数默认作用什么时候该调concurrent1并行执行的用例文件数多台设备时设为设备数用例有先后依赖时保持 1continueOnErrorfalse某文件失败后是否继续夜间回归设 true避免一个失败拖住整批retry0失败文件额外重跑次数用例偶发抖动时设 1~2setup无主用例前执行的准备脚本登录一次后让所有用例复用省去逐条登录shareBrowserContextfalse文件间共享浏览器上下文仅 Web 目标有效Android/iOS 场景不涉及容易踩的坑adb devices看不到设备→ 未开 USB 调试或电脑没被授权 → 打开开发者选项和 USB 调试在设备弹窗里点始终允许。iOS 用例卡在启动→ WDA 没跑起来或wdaPort没配对 → 先确认 WDA 正常再在ios块里指定wdaPort。脚本跑到了别的设备上→ 接了多台设备但 YAML 没写 deviceId默认取第一台 → 显式写deviceId用adb devices核对。指令执行了但结果不对→ 描述太笼统模型点错元素 → 指令里引用屏幕上可辨认的特征按钮文字、位置关键步骤后加一条aiAssert。并发一高就批量超时→ 多个用例挤同一个模型 API 额度或设备网络 → 调低concurrent或给不同批次配置独立模型环境。先拿 1 台 Android 1 台 iOS 各跑通一个最小用例再按上面的批量文件模板扩到整套回归。【免费下载链接】midsceneGUI Agent for E2E Testing项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mid/midscene创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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