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Web.IT.Mobile/QA 자동화19

목적별 Appium 코드 생성에 유리한 AI 모델 GPT 에 질의해서 나온 내용이라... 정확하진 않을 수 있음. 목적 추천 AI 모델 설명Appium 코드 생성 (Python)GPT-4o (OpenAI)자연어 → 정확한 Appium 코드 변환에 가장 강력함. 멀티턴 지원, XPath 보정, 예외 핸들링까지 능숙코드 수정 및 리팩토링Claude 3 Opus코드 구조 이해력 높고, 리팩토링 시 논리적 설명까지 덧붙여줌. base_page, page object 구조화에 유리UI 설명 → 코드 생성Gemini 1.5 ProUI 구조를 설명하면 그에 맞춰 테스트 함수와 locator를 유추해 생성. Google 생태계(Gmail, Sheets 등) 연동에도 강점스크린샷 기반 OCR 분석GPT-4o VisionGemini 1.5 Pro가사/가사 싱크 등의 .. 2025. 7. 27.
Appium + AI 연동 시 가능한 작업 1. 🔁 자동화 코드 생성 및 보완 (코파일럿 용도)연동 대상활용 예시ChatGPT / Claude / Gemini- 자연어로 작성한 테스트 시나리오 → Appium Python 코드 생성- 복잡한 XPath를 자동으로 보정- 멀티 플랫폼 대응 코드 리팩토링2. 📋 테스트 시나리오 생성 자동화 (테스트 케이스 생성)AI에게 화면 정보와 기능 설명을 제공하면 TC 초안이나 경계조건 체크 시나리오를 생성할 수 있음.활용 방식예시시나리오 요약 → 코드기능명 + 화면설명 → AI가 Appium 코드로 변환예외 케이스 탐색"로그인 화면에서 가능한 엣지 케이스 알려줘" 요청 3. 🧠 화면 OCR + 자연어 인식 자동화(고급 자동화 / 실험적)Appium만으로 감지할 수 없는 텍스트 기반 동적 UI를 캡처하여 .. 2025. 7. 27.
QA 자동화 분업화 전략 2명 이상의 QA 엔지니어나 자동화 담당자가 Appium 기반 자동화 스크립트를 협업 개발할 때는, 버전 관리와 충돌 최소화 전략이 매우 중요함.✅ 기본 권장 사항항목권장 내용버전 관리 도구Git (GitHub, GitLab, Bitbucket 등)브랜치 전략기능별 브랜치 전략 (Git Flow 혹은 trunk-based)협업 방식PR 기반 머지 + 코드리뷰충돌 최소화폴더/파일 단위 분담 + 기능 단위 테스트 작성 📁 디렉토리 분담 전략 (충돌 최소화 핵심)자동화 스크립트는 파일 단위 분업이 명확하므로 충돌 방지에 유리함.예를 들어 2명의 작업자가 있을 경우:예시: 멜론 QA 자동화 프로젝트 협업담당자작업영역QA 1 (지영)tab1/, tab3/, test_tab1.py 등QA 2 (진우)tab2/, .. 2025. 7. 27.
Appium 애피움 (모바일앱 테스트 자동화) Appium vs Selenium항목 AppiumSelenium대상 플랫폼모바일 앱 (iOS, Android)웹 브라우저 (PC/Mobile)테스트 대상네이티브 앱, 하이브리드 앱, 모바일 웹웹 사이트UI 제어 방식OS별 UI자동화 프레임워크 (XCUITest, UIAutomator 등)HTML DOM 기반코드 구조WebDriver 기반 (Selenium과 유사한 구조)WebDriver 기반실행 환경모바일 디바이스, 에뮬레이터, 시뮬레이터브라우저 (Chrome, Firefox 등)즉, Appium은 Selenium의 모바일 버전이라고 보면 이해하기 쉬움.Selenium과 유사한 구조로 접근 가능하며, 비개발자라도 일정 수준의 코드 학습으로 자동화 작성 가능함.Appium 스크립트 작성 가능 언어언어지원 .. 2025. 7. 27.
Gradio “파이썬 함수만 있으면 클릭 한 번에 웹앱/AI 데모 서비스로 변신!”주요 특징웹 UI: 파이썬 함수만 작성하면 바로 웹 페이지 인터페이스 생성입력/출력 타입 다양: 텍스트, 이미지, 음성, 비디오, 파일 등 거의 모든 타입 지원빠른 배포: gr.Interface(...)만 선언하면 바로 웹서버로 실행오픈소스: 무료, MIT 라이선스AI/머신러닝/LLM 데모: 챗봇, 이미지 생성, 번역, QA 등 데모에 최적 실행 예시1. 간단한 챗봇 데모코드 실행하면, 웹 브라우저에서 “텍스트 입력 → 답변 출력” UI 자동 생성import gradio as grdef chatbot(message): return f"사용자가 입력한 내용: {message}"gr.Interface(fn=chatbot, inputs.. 2025. 7. 27.
Streamlit vs Gradio 항목 Streamlit Gradio주 활용데이터 대시보드, 실시간 리포트AI/챗봇/모델 데모, 인풋-아웃풋사용 난이도쉬움 (조금 더 폭넓은 UI 지원)매우 쉬움 (함수 하나로 끝)배포/공유간편 (공유, 배포 쉬움)super 간편(링크 즉시 공유)확장성더 다양한 대시보드/웹앱 설계AI/ML 모델 데모에 최적화실무팁빠른 AI/모델/챗봇 데모, 프로토타입, 고객 체험용 UI에 Gradio가 압도적으로 많이 쓰임여러 입력/출력 타입(이미지, 파일, 오디오 등)이 자동 렌더링별도 프론트엔드 개발자 없이도 파이썬만으로 충분AI 자동화, LLM 기반 서비스,파일→TC→자동화 코드 생성 데모도 Gradio로 30분만에 구현 가능! 2025. 7. 27.
Playwright와 AI API 연동 Playwright는 “웹 자동화” 역할,OpenAI, Claude 등 AI는 “API 호출/분석/자연어 처리” 역할파이썬 코드(Playwright 테스트)에서AI API를 불러와 결과를 받거나,테스트 로그/스크린샷/텍스트/버그 등 “AI에게 자동 분석/요약/코멘트 요청”이 가능 1. 테스트 중 AI API 호출 (OpenAI 예시)from playwright.sync_api import sync_playwrightimport openaiimport osopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # .env 사용def get_ai_feedback(message): response = openai.ChatCompletion.create( model=.. 2025. 7. 27.
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