Next.js Boilerplate 项目中的 Percy 视觉测试配置指南
Next.js Boilerplate 是一个优秀的 Next.js 项目模板,它集成了 Percy 视觉测试工具来确保 UI 的一致性。本文将详细介绍如何正确配置和使用 Percy 进行端到端(E2E)测试。
Percy 测试的两种运行方式
该项目提供了两种运行 E2E 测试的方式:
-
基础测试模式:直接运行
npm run test:e2e命令,这种方式仅执行 Playwright 测试脚本,不包含视觉对比功能。 -
视觉测试模式:使用
npx percy exec -- npm run test:e2e命令,这种方式会启动 Percy 服务,在测试过程中捕获页面截图并与基线进行比较。
常见问题解决方案
Percy 未启动问题
当直接运行 npm run test:e2e 时,控制台会显示"Percy is not running"警告。这是正常现象,因为该命令仅执行基础测试功能。如需视觉对比,必须使用包含 Percy 的命令。
无效快照选项警告
执行视觉测试时可能会遇到"Invalid snapshot options"警告。这是 Percy CLI 的一个已知问题,不影响测试功能的正常运行。该警告源于 Percy 客户端库的某些内部参数处理方式,可以安全忽略。
元素定位冲突问题
在 Guestbook 测试中,可能会遇到元素定位冲突的错误。这是因为测试脚本使用了严格的定位策略,当页面中存在多个匹配元素时会抛出异常。解决方案是:
- 使用更精确的选择器
- 添加额外的定位条件
- 修改测试用例以适应当前页面结构
最佳实践建议
-
CI/CD 集成:建议在持续集成环境中使用 Percy 视觉测试,这样可以自动捕获和比较每次提交的 UI 变化。
-
本地开发:虽然 Percy 可以在本地运行,但主要设计用于 CI 环境。本地开发时建议先运行基础测试模式。
-
测试稳定性:对于包含动态内容的测试用例,考虑添加适当的等待条件或使用更健壮的选择器。
-
测试分割:如果某些测试文件执行时间过长,可以考虑将其拆分为多个小文件以提高并行执行效率。
通过合理配置和使用这些测试工具,开发者可以确保 Next.js 应用的 UI 一致性和功能稳定性,提高项目的整体质量。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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