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前言

作为测试开发工程师，你应该会遇到这样的问题：

研发：咱们APP要紧急推出一个新功能，你这边需要立即对这个功能进行兼容性测试。

测开：这么多机型这也来不及啊，只能先覆盖中高低机型。

所以如何高效的进行功能测试，这是测试永恒的话题。而有一个平台新推出了一个功能，可以轻松解决上述问题，就是 龙测AI-TestOps云平台 推出的 视频AI转流程图 功能，意思就是你可以上传一个录制好的测试步骤的视频，通过平台的AI自动分析，会将你视频中的测试步骤转化为对应的流程图，这样你就可以用这一套测试流程图在不同设备上进行测试。这种方式也可以达到快速录制测试用例的目的。

想想我们之前的测试，是不是都是通过自动化测试工具通过点击UI元素机型录制，或者就是通过代码录制等方法，再将写好的脚本 adb push 到一个个设备中执行，是不是还没有遇到过通过视频自动化转为测试流程图的方式。如果你看到这篇文章，可以去体验下。接下来我给大家分享下我使用 视频AI转流程图 的感受。

体验步骤

需求：测试播放器基本播放、上下滑动功能

体验步骤如下：

第一步：需要将所要测试的应用上传到平台中，例如：qplayer2

第二步：新建项目，指定应用，系统会自动识别应用版本，这块很智能，例如，Qplayer2 Test，版本为1.2.1。

第三步：进入项目Qplayer2 Test，上传提前录制好的测试步骤视频，等待分析完成，这块时间有点漫长，如果视频越大，那么等待的时间就越久。

第四步：点击查看流程图，选择一个设备播放流程图，会看到流程图一步步的执行，绿色代表执行成功，如果出现红色表示执行失败，失败的话，需要自己稍微修改下测试用例。

在这个步骤中，也支持在线录制功能，一边测试应用，测试流程图会随即被显示在右侧，这个功能对于测试用例的录制还蛮便捷的。菜单栏右侧也提供了一个代码操作，不过只支持Python编程，这块功能有点单一，不知道后续支不支持其他语言。

另外，还支持接口测试、NLP操作，有兴趣的小伙伴可以去体验下。

第五步：执行任务，查看测试结果。

可以将上述录制的测试用例设定为测试任务，并任意指定设备，执行测试用例，我们测试工程师只需要查看测试结果即可。

当测试任务执行结束后，可查看带视频和步骤截图的测试报告，如下图所示，结果一目了然，在测试报告中可以查看具体的测试用例执行情况，也可以Debug，总体功能还算不错。

优点

不得不说，龙测平台提供的这个功能，很新颖，采用 AI 模型，解决了 录制速度 和 设备依赖性 问题。通过图形化的方式重新构建出手机录制视频，通过AI自动识别、分析、生成对应步骤的测试用例的方法，帮助测试工程师完成基本测试用例的搭建工作，从而大幅减少录制时间，进而提高了工作效率。

当产品中新增功能时，通常需要进行复杂性和兼容性测试，这种AI视频流程图法就可以轻松解决这个问题。提前录制好复杂性测试视频，然后通过 AI 转化为流程图，这样就可以用这一套流程图测试多个机型，我们只需要查看最终的测试结果即可。这种自动生成测试流程图的过程是不是有点像 Android 开发中针对 Activity 中的组件可直接拖拽，直接生成代码，极大的缩短了开发时间，这种方式就是最近很火的低代码方式，不但节省了时间还节省了人力。

待优化

当然在AI将视频转为流程图的过程，会有一点瑕疵，有些触屏事件会识别错误，或者有错别字的情况，然而这些问题都可接受，可自行修改。如果你的待测应用是适合UI功能测试的，那么你完全可以体验下，立马就可以解放双手，当然也支持在线录制视频，并会立即转换为测试用例流程图；但如果待测应用是视频类的 App，可能不是很友好，这块内容估计平台要做专门的训练，很期待他们优化后的效果。

前景

这个视频AI转流程图的功能也很有前景意义，将自动化测试与AI技术结合，我本身也是学习机器学习的，所以对这块内容也比较感兴趣，其背后的技术应该也蛮复杂的，需要对不同的操作事件模型做训练，使得AI识别更加准确。在日常工作中也在思考着，怎么通过自己的专业知识将机器学习与测试结合。哈哈，希望有机会可以向大佬学习。

视频AI转流程图算是龙测平台的王牌功能，其他功能也不逊色，涵盖了App、Web、小程序、Windows 等自动化UI功能测试。这块对我也很有帮助，毕竟我是全能测试er，我日常测试需要测试五大端。对于Web自动化测试支持 Selenium 定位、对于 App 自动化测试支持 Appium 定位，同时可搭配 OCR、Opencv 视觉定位，（图像处理方面的小伙伴们应该都比较了解），而且不同分辨率手机可共用同一套流程图，同时支持兼容测试，可多手机同时执行任务等，大大提高了测试效率。这不正是我所需要的测试平台吗。

总的来说，体验感不错。将自动化测试与 AI 技术结合，这种方式很新颖，也很有前景意义，不仅轻松解决录制速度和设备依赖性问题，而且还提高了测试效率。