端到端UI自动化测试
案例介绍
视频监控控制台业务场景繁杂，包含设备管控、直播回放、存储、告警等功能。版本迭代中手工回归工作量大，画质、声画同步等主观校验难以标准化；原有自动化框架耦合高、定位器散落在用例中，脚本维护成本高、稳定性差。为提升回归效率，构建分层式端到端自动化测试体系，引入大模型视觉校验，保障监控产品版本交付质量
功能介绍
基于Python + Pytest + Playwright + Appium技术栈，集成 LLM 视觉能力，支持 Web/App/Hybrid 混合端测试采用**ops‑flows‑tests 三层架构**，ops 封装原子操作、flows 组装业务流程，测试用例零硬编码定位器与 sleep。支持 Web、App、Hybrid 混合端测试，覆盖设备电源管理、云台 PTZ、直播回看剪辑、SD / 云存储、告警策略、音频控制、分屏播放等场景；集成 LLM 视觉断言，实现画质、流畅度、声画同步自动化校验；通过 yaml 统一管理环境设备配置，完成旧用例翻新与新增业务用例，配套维护知识库与接口速查表，支撑版本自动化回归。
项目实现
负责自动化框架落地、脚本开发与存量用例翻新。落地 ops‑flows‑tests 分层架构，提升脚本复用性与可维护性；基于 Playwright、Appium 完成 Web 及 Hybrid 场景用例开发，解决 Shadow‑DOM、React 组件、异步渲染、弹窗遮挡等稳定性问题；接入 LLM 多帧视觉能力，实现视频画质、声画同步智能校验；完成存量用例翻新、全新业务用例开发，同步维护 ops/flows 知识库文档；执行版本自动化回归，提前暴露播放器、存储、告警等业务缺陷，有效降低手工回归成本。
端到端UI自动化测试
案例介绍
项目背景
视频监控控制台业务场景繁杂，包含设备管控、直播回放、存储、告警等功能。版本迭代中手工回归工作量大，画质、声画同步等主观校验难以标准化；原有自动化框架耦合高、定位器散落在用例中，脚本维护成本高、稳定性差。为提升回归效率，构建分层式端到端自动化测试体系，引入大模型视觉校验，保障监控产品版本交付质量
功能介绍
基于Python + Pytest + Playwright + Appium技术栈，集成 LLM 视觉能力，支持 Web/App/Hybrid 混合端测试采用**ops‑flows‑tests 三层架构**，ops 封装原子操作、flows 组装业务流程，测试用例零硬编码定位器与 sleep。支持 Web、App、Hybrid 混合端测试，覆盖设备电源管理、云台 PTZ、直播回看剪辑、SD / 云存储、告警策略、音频控制、分屏播放等场景；集成 LLM 视觉断言，实现画质、流畅度、声画同步自动化校验；通过 yaml 统一管理环境设备配置，完成旧用例翻新与新增业务用例，配套维护知识库与接口速查表，支撑版本自动化回归。
项目实现
负责自动化框架落地、脚本开发与存量用例翻新。落地 ops‑flows‑tests 分层架构，提升脚本复用性与可维护性；基于 Playwright、Appium 完成 Web 及 Hybrid 场景用例开发，解决 Shadow‑DOM、React 组件、异步渲染、弹窗遮挡等稳定性问题；接入 LLM 多帧视觉能力，实现视频画质、声画同步智能校验；完成存量用例翻新、全新业务用例开发，同步维护 ops/flows 知识库文档；执行版本自动化回归，提前暴露播放器、存储、告警等业务缺陷，有效降低手工回归成本。
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