企业官网建设流程全解析

南京工大建设工程技术有限公司网站,宁波外贸公司一览表,英文外贸发布网站,网站开发编程入门学习Android自动化测试终极指南#xff1a;5分钟用UI-TARS实现零代码测试 【免费下载链接】UI-TARS 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS 还在为繁琐的Android应用测试而烦恼吗#xff1f;UI-TARS让自动化测试变得像搭积木一样简单#xff01;这个…Android自动化测试终极指南5分钟用UI-TARS实现零代码测试【免费下载链接】UI-TARS项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS还在为繁琐的Android应用测试而烦恼吗UI-TARS让自动化测试变得像搭积木一样简单这个基于视觉语言模型的开源智能体在Android World benchmark上达到了64.2的高分彻底改变了传统自动化测试的工作方式。无论你是测试工程师还是普通用户都能在5分钟内掌握这个强大的工具让测试效率提升10倍以上。 为什么选择UI-TARS传统自动化工具如Appium、Espresso需要复杂的编程技能和元素定位知识而UI-TARS通过视觉理解和自然语言指令实现了真正的零门槛自动化。以下是UI-TARS的核心优势智能视觉识别无需元素ID直接通过截图理解界面自然语言控制用简单指令描述测试步骤跨应用兼容支持任意Android应用无需特殊配置自适应界面自动处理分辨率变化和界面更新 快速上手5分钟搭建测试环境安装UI-TARS Python包pip install ui-tars配置Android测试设备启动Android模拟器或连接真实设备确保adb调试功能已启用获取设备屏幕分辨率信息验证安装import ui_tars print(UI-TARS版本, ui_tars.__version__) 移动端专属MOBILE_USE模板详解UI-TARS提供了专门为移动设备优化的MOBILE_USE模板包含以下移动特有操作指令open_app(package_name)- 打开指定应用press_home()- 返回主屏幕press_back()- 模拟返回键long_press(start_box)- 长按操作swipe(start_box, end_box)- 滑动操作 实战案例自动登录应用全流程下面通过一个完整的登录自动化案例展示UI-TARS的强大功能步骤1定义测试任务from ui_tars.prompt import get_prompt_template task_description 自动化登录社交应用 1. 启动应用 2. 在用户名输入框输入demo_user 3. 在密码输入框输入secure_password 4. 点击登录按钮 5. 验证登录成功 prompt get_prompt_template(MOBILE_USE).format(instructiontask_description)步骤2解析模型响应from ui_tars.action_parser import parse_action_to_structure_output # 解析模型输出 response 模型返回的思考过程和动作指令... parsed_actions parse_action_to_structure_output( response, factor1000, origin_resized_height1920, origin_resized_width1080, model_typeqwen25vl )步骤3坐标处理与可视化UI-TARS的坐标系统能够自动适应不同分辨率的设备。通过可视化工具可以清晰看到模型识别的交互坐标点红色标记点表示目标元素位置自动缩放适配原始屏幕分辨率支持精确的像素级定位步骤4生成可执行代码from ui_tars.action_parser import parsing_response_to_pyautogui_code # 转换为pyautogui脚本 automation_code parsing_response_to_pyautogui_code( responsesparsed_actions, image_height1920, image_width1080 ) # 保存为可执行文件 with open(auto_login.py, w) as f: f.write(automation_code) 性能对比UI-TARS的绝对优势从性能对比数据可以看到UI-TARS在多个关键指标上全面超越传统方案GUI-Odyssey基准相对提升超过40%OSWorld测试在复杂场景中表现优异综合能力雷达图在视觉理解、交互操作等维度领先️ 架构解析UI-TARS的智能核心UI-TARS采用三层架构设计确保自动化测试的智能性和稳定性环境层 (Environment)模拟真实用户交互环境提供操作执行和状态反馈支持多种输入输出模式核心模块层 (XUI-TARS Core)感知模块元素描述、文字识别动作模块统一操作空间、多步轨迹推理模块系统化思考、GUI教程增强学习模块轨迹自举、Agent DPO优化用户交互层自然语言指令输入实时观察和反馈闭环学习优化 高级技巧提升测试稳定性处理动态界面# 添加重试机制 for attempt in range(3): try: # 执行操作 break except Exception as e: print(f尝试 {attempt1} 失败{e}) time.sleep(2)优化坐标精度# 校准坐标偏移 calibrated_x original_x offset_x calibrated_y original_y offset_y️ 常见问题速查Q: 如何处理不同分辨率的设备A: 在解析时提供原始图像的宽高参数UI-TARS会自动处理坐标缩放。Q: 模型无法识别某些UI元素怎么办A: 提供更清晰的截图或在指令中详细描述元素特征。Q: 自动化脚本运行不稳定A: 在关键步骤间添加适当延迟并增加错误处理机制。 总结开启自动化测试新时代UI-TARS不仅是一个工具更是自动化测试理念的革命。通过视觉理解和自然语言交互它打破了传统自动化测试的技术壁垒让任何人都能轻松创建复杂的测试流程。随着UI-TARS-2的发布我们将看到更多令人兴奋的功能包括增强的代码生成能力、游戏自动化支持和更强大的多任务处理能力。现在就开始使用UI-TARS让你的测试工作进入智能自动化时代 相关资源完整文档README.md部署指南README_deploy.md坐标处理说明README_coordinates.md测试用例示例data/test_messages.json核心源码codes/ui_tars/【免费下载链接】UI-TARS项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考