MaaXYZ/MaaFramework

基于图像识别的自动化黑盒测试框架 | An automation black-box testing framework based on image recognition

What it solves

MaaFramework 提供了一种创建自动化黑盒测试程序的方法，无需访问被测试应用的内部代码。它简化了依赖视觉线索与软件交互的自动化工具的构建过程，减少手动编码的需求，同时保持灵活性。

How it works

该框架基于图像识别技术和模拟控制，使用 Pipeline 协议的“低代码”方式，让开发者定义任务序列和逻辑。框架使用 C++20 编写，具备高性能和跨平台兼容性（Windows、Linux、macOS、Android），并提供多语言绑定，包括 Python、Node.js、Go 和 Rust。

Who it’s for

想为应用程序（如游戏或生产力软件）构建自动化测试工具或“助理”的开发者——当 API 不可用且必须通过视觉识别驱动交互时，尤其适用。

Highlights

Cross-Platform Support: Works across Windows, Linux, macOS, and Android.
Multi-Language Integration: Offers libraries for Python, Node.js, Go, and Rust.
Low-Code Pipeline: Uses a structured protocol to define automation workflows, reducing boilerplate code.
Extensive Ecosystem: Supported by a wide array of community-built GUIs, debuggers, and specialized automation assistants.