Pruebas de regresión visual utilizando Apify y AI Vision Model

Cómo funciona

El flujo de trabajo titulado "Pruebas de regresión visual utilizando Apify y el modelo de visión de IA" está diseñado para realizar pruebas de regresión visual en interfaces de usuario aprovechando Apify y un modelo de visión de IA. El flujo de trabajo consta de varios nodos interconectados que facilitan el proceso de realizar capturas de pantalla, analizar diferencias visuales e informar los resultados.

1. Nodo de inicio:

el flujo de trabajo comienza con un nodo desencadenante que inicia el proceso, generalmente configurado para ejecutarse de forma programada o manualmente.

2. Nodo Apify:

el primer nodo operativo es el nodo Apify, que está configurado para ejecutar una tarea de raspado web. Este nodo captura capturas de pantalla de las páginas web especificadas. La configuración incluye la URL de la página que se va a probar y cualquier parámetro necesario para la tarea de raspado.

3. Nodo de procesamiento de imágenes:

después de capturar las capturas de pantalla, el flujo de trabajo pasa a un nodo de procesamiento de imágenes. Este nodo utiliza un modelo de visión de IA para analizar las capturas de pantalla. Compara las imágenes recién capturadas con las imágenes de referencia para detectar cualquier discrepancia visual.

4. Lógica de comparación:

los resultados del modelo de visión de IA se procesan para determinar si se ha producido algún cambio significativo. Esto implica establecer umbrales para diferencias visuales aceptables, que se definen en la configuración del nodo.

5. Nodo de notificación:

si se detectan diferencias que superan los umbrales definidos, el flujo de trabajo activa un nodo de notificación. Este nodo puede enviar alertas por correo electrónico, Slack u otros canales de comunicación para informar a las partes interesadas relevantes sobre los cambios visuales.

6. Nodo final:

Finalmente, el flujo de trabajo concluye con un nodo final, lo que significa la finalización del proceso de prueba de regresión visual.

A lo largo del flujo de trabajo, los datos fluyen sin problemas de un nodo al siguiente, lo que garantiza que cada paso se ejecute en el orden correcto, con las salidas de un nodo sirviendo como entradas para los nodos siguientes.

Características clave

- Pruebas visuales automatizadas:

el flujo de trabajo automatiza el proceso de pruebas de regresión visual, reduciendo el esfuerzo manual y aumentando la eficiencia.

- Integración con Apify:

al utilizar Apify, el flujo de trabajo puede extraer fácilmente páginas web y capturar capturas de pantalla, lo que lo hace adaptable a varias aplicaciones web.

- Análisis impulsado por IA:

la incorporación de un modelo de visión de IA permite una comparación de imágenes sofisticada, lo que permite la detección de cambios visuales sutiles que pueden afectar la experiencia del usuario.

- Umbrales personalizables:

los usuarios pueden definir sus propios umbrales para diferencias visuales aceptables, lo que permite realizar pruebas personalizadas basadas en requisitos específicos del proyecto.

- Notificaciones en tiempo real:

el flujo de trabajo incluye un mecanismo de notificación que alerta a los miembros del equipo inmediatamente cuando se detectan cambios visuales significativos, lo que facilita la acción rápida.

Integración de herramientas

- Apify:

Se utiliza para web scraping y capturas de pantalla de páginas web.

- Modelo de visión AI:

empleado para analizar imágenes y detectar diferencias visuales.

- Servicios de notificación:

se puede integrar con correo electrónico, Slack u otras plataformas de mensajería para alertas.

Se requieren claves API

- Clave API de Apify:

necesaria para autenticar y acceder a los servicios de Apify para tareas de web scraping.

- Clave API del modelo AI Vision:

si el modelo AI Vision está alojado como un servicio, es posible que se necesite una clave API para la autenticación.

• No se especifican claves o credenciales API adicionales en el flujo de trabajo, pero las claves anteriores son esenciales para una funcionalidad adecuada.