AI导哈

移动自动化测试框架

GoKhana移动自动化框架是一个集成了Claude AI的移动测试自动化工具，通过MCP服务器在IntelliJ IDEA中实现AI辅助开发，适用于移动应用的自动化测试和调试。

  • by AmbarishRagav
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 AmbarishRagav/March_2026_mobile_app_Automation

使用说明

📱 GoKhana移动自动化框架

人工智能辅助移动测试自动化 --使用Claude AI构建，直接在IntelliJ IDEA IDE中集成MCP Server

🤖 AI集成亮点

该项目是使用 克劳德·艾（人类学） 直接集成到 智能J IDEA 通过 MCP（模型上下文协议）服务器大赦国际协助：

  • 🏗️ 设计整个框架架构
  • 🔍 实时识别和修复Appium定位器
  • 🐛 从终端输出调试测试失败
  • 📝 在IDE中编写和重构Java代码
  • 🔄 直接通过IDE读取、编辑和创建文件
  • 🧪 构建测试用例和页面对象模型
  • ⚙️ 设置并行执行和报告

MCP服务器允许Claude AI直接读取文件、编辑代码、运行构建和修复IntelliJ IDEA中的错误，使整个开发过程变得对话式和人工智能驱动。

🛠️ 技术栈

技术 版本 目的
Java 22 编程语言
Appium 9.2.0 移动自动化
硒 4.18.1 WebDriver基础
TestNG 7.12.0 测试框架
Maven 3.x 构建工具
扩展报告 5.1.1 HTML报告
Claude AI Sonnet 4.6 AI结对编程
MCP服务器 - IDE↔ AI集成

📁 项目结构

2026NEW_Mobile_App/
├── src/
│   └── test/
│       └── java/
│           ├── bases/
│           │   └── Base.java              # Driver setup, Appium auto-start, Login
│           ├── constants/
│           │   └── Locators.java          # Central locator repository
│           ├── pages/
│           │   ├── LoginPage.java         # Login flow
│           │   ├── SearchPage.java        # Search functionality
│           │   ├── AccountPage.java       # Account management
│           │   └── FoodOutletPage.java    # Food outlet interactions
│           ├── tests/
│           │   ├── LoginTest.java
│           │   ├── SearchTest.java
│           │   ├── search/
│           │   ├── account/
│           │   └── foodOutlets/
│           └── utils/
│               ├── TestListener.java      # Screenshots on failure
│               └── ExtentReportManager.java # HTML reports
│       └── resources/
│           ├── testng.xml                 # Main test suite
│           ├── testng-parallel.xml        # Parallel execution suite
│           └── config.template.properties # Config template (safe to share)
├── APP_Resource/                          # APK files (gitignored)
├── screenshots/                           # Auto-generated on failure
├── reports/                               # ExtentReports HTML output
└── pom.xml

✨ 特性

  • ✅ 页面对象模型 --定位器和动作的干净分离
  • ✅ 中央定位库 --中的所有XPath Locators.java
  • ✅ Appium自动启动/停止 --无需手动管理服务器
  • ✅ 设备切换 --通过配置在仿真器和物理设备之间切换
  • ✅ 并行执行 --在仿真器和物理设备上同时运行
  • ✅ 智能键盘操作 --物理返回按钮，点击模拟器
  • ✅ 故障截图 --登录和测试失败时自动捕获
  • ✅ 扩展报告HTML --美丽的深色主题测试报告
  • ✅ APK自动安装 --在测试运行之前安装并验证应用程序
  • ✅ 配置模板 --团队使用的安全凭证管理

🚀 入门指南

先决条件

  • Java 22
  • Maven 3.x
  • Node.js+Appium(npm install -g appium)
  • 安卓SDK+ADB
  • 智能J IDEA

设置

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/2026NEW_Mobile_App.git
  1. 创建您的配置
cp src/test/resources/config.template.properties src/test/resources/config.properties
# Fill in your device details and credentials
  1. 添加您的APK
Place your APK in: APP_Resource/
Update apkPath in config.properties
  1. 运行测试
# Via Maven
mvn clean test

# Via IntelliJ — right-click testng.xml → Run

📊 测试覆盖率

模块 测试
登录 带键盘处理的OTP登录流程
搜索 精确、部分、大写、小写搜索
帐户 添加/编辑详细信息、公司代码、收藏夹、地址、删除
食品店 增加/减少数量，查看购物车，柜台页面

📸 报告和截图

  • HTML报告: reports/GoKhana_Report_[timestamp].html
  • 故障截图: screenshots/[testName]_[timestamp].png
  • 登录失败: screenshots/LOGIN_FAILED_[timestamp].png

🔧 配置

在设备之间切换 config.properties:

# Use 'physical' or 'emulator'
targetDevice=physical

🤝 人工智能辅助开发

该项目展示了现代 人工智能增强工程 在测试自动化中：

  • 克劳德·艾（人类学） 已集成到 智能J IDEA 通过 MCP（模型上下文协议）服务器
  • AI可以在IDE中直接读/写文件、运行构建、修复编译错误和实时调试测试失败
  • 所有框架架构、定位器策略、调试和代码都与人工智能进行了对话式配对编程
  • 这种方法大大缩短了开发时间，同时保持了生产质量代码标准

💡 这展示了Claude AI等人工智能工具与MCP Server集成如何改变自动化工程师构建框架的方式——更快、更智能、更高效。

👨‍💻 作者

安巴尔

  • 移动自动化工程师
  • 使用Claude AI+MCP Server+IntelliJ IDEA构建的AI对编程框架

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