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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

解決的問題

提供一個標準化、低程式碼的框架,用於建立自動化黑箱測試程式。特別針對無法存取內部 API 的軟體,其互動自動化困難的問題,讓開發者能基於視覺提示而非內部程式碼存取來建構自動化工具。

運作方式

此框架使用影像辨識技術來識別螢幕上的元件並模擬使用者操作。採用「Pipeline」低程式碼協定與專案介面(PI)協定,讓開發者能以最少的程式碼定義自動化序列與任務,同時維持高度可擴充性。

適用對象

專為希望在 Windows、Linux、macOS 與 Android 等多個平台,建立黑箱自動化工具(如遊戲助手或軟體測試工具)的開發者所設計。

主要特色

  • 多語言支援:提供 C++、Python、Node.js、Go 與 Rust 的封裝與整合。
  • 跨平台:可在 Windows、Linux、macOS 與 Android 上運作。
  • 低程式碼方法:使用管道協定簡化複雜自動化工作流程的建立。
  • 豐富的生態系:支援由社群建立的各式 GUI、除錯工具與視覺化管道編輯器。

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