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A1--胡雷庭--“无”定位的AI辅助WebUI自动化实践.pdf

上传人: 张** 编号:181306 2024-08-01 40页 16.36MB

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本文主要介绍了字节跳动数据平台-质量保障团队在WebUI自动化实践方面的创新工作。传统WebUI自动化存在业务逻辑割裂、门槛高、编写时机滞后等问题。为解决这些问题,文中提出了无定位WebUI自动化实现方案,包括字段名元素定位、字段名关联控件区域定位以及区域内控件按序识别等。同时,采用了LLM(大型语言模型)辅助WebUI自动化生成方案,实现了全程无定位、自然语言编写的自动化测试。此外,还实现了更丰富的校验和拦截能力,如静态数据/页面比对、全屏或指定元素基准图自动保存与比对等。 文中提到,通过模型训练、智能归因和智能修复等技术,将进一步降低token开销,提高生成的准确性和正确性。应用效果方面,已实现了稳定性保障产品和自动化测试产品的系列化,包括性能测试平台XRunner、全景-跨架构全栈可观测性平台UniEye等。展望未来,将继续优化AI辅助的测试报告分析、错误挖掘和修复建议等功能。 总结来说,字节跳动数据平台-质量保障团队在WebUI自动化实践方面取得了一系列创新成果,提出了无定位自动化方案和LLM辅助生成方案,提高了自动化测试的效率和稳定性,并实现了更丰富的校验和拦截能力。
"如何实现无定位的WebUI自动化?" "LLM如何辅助WebUI自动化生成?" "如何提升WebUI自动化测试的稳定性与效率?"
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