Midscene v0.17.4版本发布:增强AI断言与右键操作支持
Midscene是一个专注于Web自动化测试和智能交互的开源项目,它通过结合人工智能技术,为开发者提供了更智能、更高效的测试解决方案。该项目特别适合需要处理复杂Web交互场景的团队使用,能够显著提升测试覆盖率和自动化程度。
核心功能增强
AI断言错误信息支持
在自动化测试中,断言失败时的错误信息对于问题定位至关重要。本次版本在YAML配置文件中新增了对AI断言错误消息的支持。开发者现在可以在测试脚本中直接定义当AI断言失败时返回的自定义错误信息,这使得测试报告更加清晰和具有可读性。
这项改进特别适合复杂的业务场景测试,当AI判断某个元素状态不符合预期时,能够提供更具体的上下文信息,帮助开发者快速理解问题所在。
右键操作支持
v0.17.4版本引入了对右键点击操作的支持,这是Web自动化测试中一个常见但之前缺失的功能。现在测试脚本可以模拟用户在网页元素上的右键点击行为,这对于测试上下文菜单、自定义右键功能等场景特别有用。
这项功能通过web-integration模块实现,开发者可以在测试用例中直接指定右键点击的目标元素,扩展了测试场景的覆盖范围。
移动端适配改进
移动端点击事件修复
针对移动端测试场景,本次版本修复了Chrome扩展中点击事件在移动设备上的处理问题。之前的版本在某些移动设备上可能无法正确触发点击事件,现在这一问题已得到解决,确保了移动端测试的可靠性。
屏幕方向检测增强
Android平台上的屏幕尺寸获取方法现在增加了屏幕方向检测能力。这意味着测试脚本可以更准确地获取设备在不同方向(横屏/竖屏)下的实际屏幕尺寸,为响应式布局测试提供了更好的支持。
测试稳定性提升
超时设置灵活性
web-integration模块现在允许将超时时间设置为0,这在某些需要立即返回结果的测试场景中非常有用。开发者可以根据具体测试需求灵活配置超时策略,而不必受限于之前的默认值。
测试计划修复
核心模块中的测试计划功能得到了稳定性修复,确保AI驱动的测试规划能够更可靠地执行。这对于依赖Midscene进行复杂测试流程管理的团队尤为重要。
开发者体验优化
系统提示增强
AI布尔命令的系统提示得到了增强,使AI在判断测试条件时能够做出更准确的决策。这一改进提升了AI辅助测试的可靠性,减少了误判的可能性。
HTML DOM查询支持
新增了从HTML DOM直接查询的能力,使AI查询功能更加灵活。测试脚本现在可以直接基于页面DOM结构进行元素查询和验证,为复杂页面结构的测试提供了更多可能性。
文档更新
伴随这些新功能和改进,项目文档也进行了相应更新:
- 新增了关于工作流使用的详细说明
- 补充了右键查询和HTML DOM查询的相关文档
- 优化了现有功能的说明,使新用户更容易上手
Midscene v0.17.4版本的这些改进,进一步巩固了其作为智能Web自动化测试解决方案的地位,特别是在结合AI技术提升测试效率方面。对于正在寻找更智能测试工具的团队来说,这个版本值得关注和尝试。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00