MaaFramework: ローコードなブラックボックス自動化ツールを構築するためのクロスプラットフォーム画像認識フレームワーク

何を解決するか

MaaFrameworkは、テスト対象となるアプリケーションの内部コードにアクセスすることなく、自動化されたブラックボックステストプログラムを作成する方法を提供します。視覚的な手がかりに基づいてソフトウェアと対話する自動化ツールの構築プロセスを簡素化し、柔軟性を維持しながら必要な手動コーディングの量を削減します。

仕組み

このフレームワークは、画像認識技術とシミュレートされた制御に基づいて構築されています。Pipelineプロトコルを介した「ローコード」アプローチを採用しており、開発者がタスクシーケンスとロジックを定義できるようにします。パフォーマンスとクロスプラットフォームの互換性（Windows, Linux, macOS, Android）のためにC++20で記述されており、Python, Node.js, Go, Rustを含む複数の言語のバインディングを提供します。

対象者

APIアクセスが利用できず、視覚的な認識によって操作を行う必要があるアプリケーション（ゲームや生産性アプリなど）の自動化テストツールや「アシスタント」を構築したい開発者。

ハイライト

• クロスプラットフォーム対応: Windows, Linux, macOS, Androidで動作します。
• 多言語統合: Python, Node.js, Go, Rust用のライブラリを提供します。
• ローコード・パイプライン: 構造化されたプロトコルを使用して自動化ワークフローを定義し、ボイラープレートコードを削減します。
• 広範なエコシステム: コミュニティによって構築された幅広いGUI、デバッガー、および特化型自動化アシスタントによってサポートされています。