AI测试平台自动遍历:低代码也能玩转全链路测试

简介: AI测试平台的自动遍历功能,通过低代码配置实现Web和App的自动化测试。用户只需提供入口链接或安装包及简单配置,即可自动完成页面结构识别、操作验证,并生成可视化报告,大幅提升测试效率,特别适用于高频迭代项目。

在日常测试工作中,大家一定遇到过这样的情况:

功能点很多,想快速做一遍稳定性验证,却苦于用例编写耗时;
页面结构复杂,手工点来点去容易遗漏;
系统频繁迭代,每次都要重复回归,工作量翻倍。
如果能有一种方式,不用写脚本,只要提供一个入口地址或安装包,就能把系统从头到尾“走一遍”,发现死链、跳转异常、UI缺失等问题——是不是省心很多?

这正是 AI测试平台的自动遍历功能 想解决的痛点。

什么是自动遍历?
自动遍历是一种低代码驱动的自动化测试工具。 用户只需要:

提供 Web 系统入口链接或 App 安装包;
上传一份简单的配置文件;
剩下的交给智能体,它会自动完成遍历测试,帮你识别页面结构、验证操作可达性,并生成覆盖情况和异常跳转的可视化报告。

核心功能亮点
支持 Web 和 App 自动遍历:根据配置智能分析页面结构并执行操作;
低代码配置驱动:无需写代码,只需上传配置文件即可运行;
真实用户行为模拟:自动点击、输入、滑动等操作全覆盖;
全链路可视化报告:遍历路径、覆盖节点、异常跳转一目了然;
智能体执行:由 crawler 类型智能体完成遍历动作。

使用流程
准备配置文件

配置文件可在平台自动生成,也可手动修改。

系统入口(Web 链接 / App 启动信息)
登录信息(如需)
页面排除规则(黑名单)
遍历深度、操作频次、等待时间等参数
上传配置文件

左侧菜单 → 【自动遍历】 → 【新增】
07fdeeda-e447-4a8d-837a-b368f9df1a3b.png

上传配置文件,或直接使用默认配置运行。

05cd5537-f6d3-42d6-b5d4-daed7cd1ed3f.png

f01b23c9-a446-4c4e-ac41-b06a958a705a.png

创建执行任务

在【自动遍历】中找到配置,点击【查看详情】→【运行】

d28f620d-ef4d-426e-a228-39c5d38f1a10.png

选择 crawler 智能体,保存并执行。

294f3fa7-b642-4c70-8584-a84506452964.png

查看执行结果

任务执行完成后,在执行任务界面,找到相关的任务,点击【详情】即可查看测试报告

ed88eb0d-2388-44a3-8a78-7fe6efd02117.png

874e0001-5fdb-4038-93bc-e4cea0c687d0.png

或者进入【测试报告】页面,找到对应的任务,点击【测试报告】字段下的【详情】即可查看测试报告。

3d7a82a4-de0d-4a70-ab0d-c4e947c24d54.png

进入测试报告后,点击任意页面即可查看用例执行的结果及遍历的步骤截图,每一步遍历的控件在步骤截图中会被标红,每个页面遍历了多少控件在报告中也会有数字展示。
8f00f1bb-4673-4663-a953-832d248086bb.png

典型使用场景
App 健壮性测试:发现潜在的崩溃、卡顿、页面跳转异常;
快速冒烟验证:回归前快速检查核心功能可用性;
探索性测试:在没有编写测试用例时,发现遗漏路径和潜在问题;
低代码测试场景:无需脚本,非开发背景测试人员也能快速上手。
注意事项
确保配置文件格式正确,字段填写完整;
系统入口必须可在执行环境中访问;
App 自动遍历需提供 appium 路径、包名、初始 activity 等必要信息。
自动遍历只是 AI 测试平台的一部分能力,它让测试覆盖更全面、发现问题更高效,尤其适合高频迭代、时间紧张的项目场景。

目前,霍格沃兹测试开发学社的 AI智能体平台 已面向学员开放内测,快来试用吧!🚀

关注我们,获取更多测试自动化与智能化落地经验!

相关文章
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
深度解析Playwright MCP:功能、优势与挑战,AI如何提升测试效率与覆盖率
Playwright MCP通过AI与浏览器交互,实现自然语言驱动的自动化测试。它降低门槛、提升效率,助力测试工程师聚焦高价值工作,是探索性测试与快速验证的新利器。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何让AI更“聪明”?VLM模型的优化策略与测试方法全解析​
本文系统解析视觉语言模型(VLM)的核心机制、推理优化、评测方法与挑战。涵盖多模态对齐、KV Cache优化、性能测试及主流基准,助你全面掌握VLM技术前沿。建议点赞收藏,深入学习。
177 8
|
13天前
|
人工智能 数据可视化 前端开发
AI Ping:精准可靠的大模型服务性能评测平台
AI Ping是清华系团队推出的“大模型服务评测平台”,被誉为“AI界的大众点评”。汇聚230+模型服务,7×24小时监测性能数据,以吞吐量、延迟等硬指标助力开发者科学选型。界面简洁,数据可视化强,支持多模型对比,横向对标国内外主流平台,为AI应用落地提供权威参考。
170 3
|
13天前
|
人工智能 边缘计算 搜索推荐
AI产品测试学习路径全解析:从业务场景到代码实践
本文深入解析AI测试的核心技能与学习路径,涵盖业务理解、模型指标计算与性能测试三大阶段,助力掌握分类、推荐系统、计算机视觉等多场景测试方法,提升AI产品质量保障能力。
人工智能 安全 Ubuntu
171 0
人工智能 移动开发 JavaScript
41 0
|
19天前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
AI 时代 API 自动化测试实战:Postman 断言的核心技巧与实战应用
AI 时代 API 自动化测试实战:Postman 断言的核心技巧与实战应用
260 11
|
22天前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
AI测试平台的用例管理实践:写得清晰,管得高效,执行更智能
在测试过程中,用例分散、步骤模糊、回归测试效率低等问题常困扰团队。霍格沃兹测试开发学社推出的AI测试平台,打通“用例编写—集中管理—智能执行”全流程,提升测试效率与覆盖率。平台支持标准化用例编写、统一管理操作及智能执行,助力测试团队高效协作,释放更多精力优化测试策略。目前平台已开放内测,欢迎试用体验!
|
7天前
|
边缘计算 人工智能 算法
AI在智慧能源管理中的边缘计算应用
AI在智慧能源管理中的边缘计算应用
68 13

热门文章

最新文章