Apify と AI ビジョン モデルを活用したビジュアル回帰テスト
Apify と AI ビジョン モデルを通じて視覚的な回帰テストを実施し、ユーザー インターフェイスの変更を特定します。
仕組み
「Apify と AI ビジョン モデルを活用したビジュアル回帰テスト」というワークフローは、Apify と AI ビジョン モデルを活用してユーザー インターフェイスのビジュアル回帰テストを実行するように設計されています。ワークフローは、スクリーンショットのキャプチャ、視覚的な違いの分析、結果のレポートのプロセスを容易にする、相互接続された複数のノードで構成されます。
1. 開始ノード:
ワークフローは、プロセスを開始するトリガー ノードから始まります。通常、スケジュールに従って実行するか手動で実行するように設定されます。
2. Apify ノード:
最初の動作ノードは Apify ノードで、Web スクレイピング タスクを実行するように構成されています。このノードは、指定された Web ページのスクリーンショットをキャプチャします。設定には、テストするページの URL とスクレイピング タスクに必要なパラメータが含まれます。
3. 画像処理ノード:
スクリーンショットをキャプチャした後、ワークフローは画像処理ノードに進みます。このノードは、AI ビジョン モデルを利用してスクリーンショットを分析します。新たにキャプチャした画像をベースライン画像と比較して、視覚的な不一致を検出します。
4. 比較ロジック:
AI ビジョン モデルの結果が処理されて、重大な変更が発生したかどうかが判断されます。これには、ノードの構成で定義される、許容可能な視覚的な違いのしきい値の設定が含まれます。
5. 通知ノード:
定義されたしきい値を超える差異が検出された場合、ワークフローは通知ノードをトリガーします。このノードは、電子メール、Slack、またはその他の通信チャネルを介してアラートを送信し、関連する関係者に視覚的な変更について通知できます。
6. 終了ノード:
最後に、ワークフローは終了ノードで終了します。これは、ビジュアル回帰テスト プロセスの完了を示します。
ワークフロー全体を通じて、データは 1 つのノードから次のノードにシームレスに流れ、各ステップが正しい順序で実行され、1 つのノードからの出力が後続のノードの入力として機能します。
主な機能
- 自動化されたビジュアル テスト:
ワークフローにより、ビジュアル回帰テストのプロセスが自動化され、手作業の労力が軽減され、効率が向上します。
- Apify との統合:
Apify を利用することで、ワークフローで Web ページを簡単にスクレイピングし、スクリーンショットをキャプチャできるようになり、さまざまな Web アプリケーションに適応できるようになります。
- AI を活用した分析:
AI ビジョン モデルの組み込みにより、高度な画像比較が可能になり、ユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性のある微妙な視覚的変化を検出できるようになります。
- カスタマイズ可能なしきい値:
ユーザーは許容できる視覚的な違いに対して独自のしきい値を定義できるため、特定のプロジェクト要件に基づいてカスタマイズされたテストが可能になります。
- リアルタイム通知:
ワークフローには、重大な視覚的変化が検出されたときにすぐにチーム メンバーに警告する通知メカニズムが含まれており、迅速なアクションが促進されます。
ツールの統合
- Apify:
Web スクレイピングと Web ページのスクリーンショットのキャプチャに使用されます。
- AI ビジョン モデル:
画像を分析し、視覚的な違いを検出するために使用されます。
- 通知サービス:
アラート用に電子メール、Slack、またはその他のメッセージング プラットフォームと統合できます。
API キーが必要です
- Apify API キー:
Web スクレイピング タスクの Apify サービスを認証してアクセスするために必要です。
- AI ビジョン モデル API キー:
AI ビジョン モデルがサービスとしてホストされている場合、認証に API キーが必要になる場合があります。
• ワークフローでは追加の API キーや認証情報は指定されていませんが、適切な機能には上記のキーが不可欠です。
