Teste de regressão visual utilizando Apify e AI Vision Model

Como funciona

O fluxo de trabalho intitulado "Teste de regressão visual utilizando Apify e modelo de visão de IA" foi projetado para realizar testes de regressão visual em interfaces de usuário aproveitando o Apify e um modelo de visão de IA. O fluxo de trabalho consiste em vários nós interligados que facilitam o processo de captura de imagens, análise de diferenças visuais e relatório dos resultados.

1. Nó inicial:

o fluxo de trabalho começa com um nó acionador que inicia o processo, normalmente definido para execução programada ou manualmente.

2. Nó Apify:

O primeiro nó operacional é o nó Apify, que está configurado para executar uma tarefa de web scraping. Este nó captura capturas de tela das páginas da web especificadas. A configuração inclui a URL da página a ser testada e quaisquer parâmetros necessários para a tarefa de extração.

3. Nó de processamento de imagem:

após capturar as capturas de tela, o fluxo de trabalho prossegue para um nó de processamento de imagem. Este nó utiliza um modelo de visão de IA para analisar as capturas de tela. Ele compara as imagens recém-capturadas com as imagens de base para detectar quaisquer discrepâncias visuais.

4. Lógica de comparação:

Os resultados do modelo de visão de IA são processados ​​para determinar se ocorreram alterações significativas. Isto envolve definir limites para diferenças visuais aceitáveis, que são definidas na configuração do nó.

5. Nó de notificação:

se forem detectadas diferenças que excedam os limites definidos, o fluxo de trabalho acionará um nó de notificação. Este nó pode enviar alertas por e-mail, Slack ou outros canais de comunicação para informar as partes interessadas relevantes sobre as mudanças visuais.

6. Nó final:

Finalmente, o fluxo de trabalho termina com um nó final, o que significa a conclusão do processo de teste de regressão visual.

Ao longo do fluxo de trabalho, os dados fluem perfeitamente de um nó para o próximo, garantindo que cada etapa seja executada na ordem correta, com as saídas de um nó servindo como entradas para os nós subsequentes.

Principais recursos

- Teste Visual Automatizado:

O fluxo de trabalho automatiza o processo de teste de regressão visual, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência.

- Integração com Apify:

Ao utilizar o Apify, o fluxo de trabalho pode facilmente raspar páginas da web e capturar capturas de tela, tornando-o adaptável a vários aplicativos da web.

- Análise baseada em IA:

A incorporação de um modelo de visão de IA permite uma comparação sofisticada de imagens, permitindo a detecção de alterações visuais sutis que podem afetar a experiência do usuário.

- Limites personalizáveis:

os usuários podem definir seus próprios limites para diferenças visuais aceitáveis, permitindo testes personalizados com base em requisitos específicos do projeto.

- Notificações em tempo real:

o fluxo de trabalho inclui um mecanismo de notificação que alerta os membros da equipe imediatamente quando alterações visuais significativas são detectadas, facilitando a ação imediata.

Integração de ferramentas

- Apify:

usado para web scraping e captura de tela de páginas da web.

- Modelo AI Vision:

empregado para analisar imagens e detectar diferenças visuais.

- Serviços de notificação:

pode ser integrado a e-mail, Slack ou outras plataformas de mensagens para alertas.

Chaves de API necessárias

- Chave API Apify:

necessária para autenticar e acessar os serviços Apify para tarefas de web scraping.

- Chave de API do modelo AI Vision:

se o modelo AI Vision estiver hospedado como um serviço, uma chave API pode ser necessária para autenticação.

• Nenhuma chave de API ou credencial adicional é especificada no fluxo de trabalho, mas as chaves acima são essenciais para a funcionalidade adequada.