MaaFramework: 一个用于构建低代码黑盒自动化工具的跨平台图像识别框架

它解决了什么问题

MaaFramework 提供了一种创建自动化黑盒测试程序的方法，而无需访问被测试应用程序的内部代码。它简化了构建依赖视觉线索与软件进行交互的自动化工具的过程，在保持灵活性的同时，减少了手动编码的工作量。

工作原理

该框架基于图像识别技术和模拟控制。它通过 Pipeline 协议采用“低代码”方法，允许开发者定义任务序列和逻辑。它使用 C++20 编写，以实现高性能和跨平台兼容性（Windows, Linux, macOS, Android），并为包括 Python, Node.js, Go, 和 Rust 在内的多种语言提供绑定。

适用人群

希望为无法获取 API 访问权限且必须通过视觉识别驱动交互的应用程序（如游戏或效率工具）构建自动化测试工具或“助手”的开发者。

亮点

• 跨平台支持：支持 Windows, Linux, macOS, 和 Android。
• 多语言集成：为 Python, Node.js, Go, 和 Rust 提供库支持。
• 低代码 Pipeline：使用结构化协议来定义自动化工作流，减少样板代码。
• 广泛的生态系统：由大量社区构建的 GUI, 调试器和专门的自动化助手支持。