Melaya Mobile · Pruebas de Apps

Automatiza pruebas de apps en un teléfono real.No un emulador adivinando.

Los agentes recorren tus flujos de usuario reales en dispositivos reales: instalan, hacen onboarding, navegan, capturan pantallas e informan. Los devs verifican notificaciones push, deep links y comportamiento multi-dispositivo en cada build. Los PMs prueban variantes A/B en hardware físico antes del lanzamiento y obtienen grabaciones comparativas. Es tu app real en un teléfono real, no un emulador adivinando.

01
// Qué se rompe hoy

Los flujos manuales cuestan más que el agente.

Tres dolores que cada equipo de ventas y BD vive cada semana. Cada uno es de lo que tus reps se quejan de verdad, no como los nombraría una página de funcionalidades.

  1. 01

    El QA manual en dispositivos reales es lento y costoso.

  2. 02

    Los bugs en notificaciones push, deep links y flujos de onboarding se van a producción porque nadie tuvo tiempo de recorrer cada flujo en cada teléfono.

02
// Pipelines que puedes construir

Flujos de agentes: compón, aprueba, repite.

Cada pipeline de abajo es una forma que cableas en el canvas usando el crew y las herramientas de más abajo. No es una funcionalidad que te entregamos, es un patrón que configuras.

P01

Flujos de usuario reales, recorridos

Instala, haz onboarding, navega, captura pantallas e informa. Los agentes recorren tus flujos de usuario reales en hardware físico y archivan evidencia reproducible.

P02

Verificación de push, deep links y multi-dispositivo

Verifica notificaciones push, deep links y comportamiento multi-dispositivo en cada build, antes de que lo hagan tus usuarios.

P03

Variantes A/B en hardware

Prueba variantes A/B en dispositivos físicos antes del lanzamiento y obtén grabaciones comparativas para tomar la decisión.

03
// La crew multi-agente

Equipo de QA en dispositivo

Personas reales del crew tech_team. Cada una llega con un system prompt afinado y una allowlist de herramientas por defecto. Cambia los modelos por persona en el canvas.

Tech Lead

TechLead

Planifica la cobertura de flujos y analiza la evidencia por build.

Frontend Engineer

FrontendEngineer

Recorre la interfaz de la app pantalla por pantalla y captura cada paso.

DevOps Engineer

DevOpsEngineer

Integra las ejecuciones en tu cadencia de releases y archiva los informes.

UI/UX Designer

UIUXDesigner

Compara variantes lado a lado y marca lo que ha regresado.

04
// herramientas con alcance

Listas de herramientas permitidas: solo las acciones que tú concedes.

Cada herramienta de abajo es una herramienta compartida real del bundle Melaya. Allowlist por agente, HITL en las escrituras y revocación en un clic.

shared/tools/phone/

Maneja tu app en un dispositivo real: toques, deslizamientos, capturas de pantalla y registros de pasos.

phone_open_appphone_get_screen_treephone_screenshotphone_tapphone_swipephone_batch
shared/tools/project_mgmt/

Archiva los hallazgos donde tu equipo ya trabaja.

jira_create_issuelinear_create_issue
shared/tools/knowledge/

Convierte la evidencia de ejecución en un registro búscable por build.

build_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file
shared/tools/core/

Lee configuraciones y logs junto a la ejecución en el dispositivo.

file_readgrep_search
05
// Tres capas de conocimiento

El crew lee lo que tú le das.

Cada pipeline llega con tres capas de acceso al conocimiento. Combínalas por agente en el canvas. Sin espacio vectorial compartido con otro tenant, sin lecturas sorpresa, sin retrieval opaco.

L1

Contexto estático

includeContext

Documentos por pipeline que se anexan al input de agentes específicos en cada run. El brief de ICP, el playbook, la lista de precios o el corpus de correos de deals ganados. Lo que tenga que estar ahí antes de que el agente piense. Tú eliges qué personas reciben qué documentos.

L2

herramienta de retrieval RAG

rag_retrieve

Una herramienta con alcance concedida por agente. Cuando el agente decide que necesita más profundidad, consulta el vector store del flujo de trabajo a demanda. La misma base de conocimiento que el contexto estático, accedida solo cuando el modelo la pide.

L3

Memoria entre runs

pipeline_memory

Estado a nivel pipeline que se arrastra de un run al siguiente. La investigación de ayer está en alcance para el follow-up de hoy. El crew recuerda a quién ya prospectó, qué se aprobó, qué se envió. El audit log es la base de conocimiento de segundo orden.

07
// FAQ

Preguntas sobre agentes IA que nos hacen cada semana.

¿Es esto un emulador?

No. Es tu app real en un teléfono real. Los agentes recorren la interfaz real y archivan evidencia reproducible: capturas de pantalla, registros de pasos y scripts de reproducción.

¿Necesito instrumentar mi app?

Sin instrumentación y sin integración de framework de testing. El agente maneja la app a través de la pantalla, como lo haría un usuario.

¿Por qué usar Melaya en vez de scripts de Appium o Maestro?

Los frameworks de scripts como Appium y Maestro dependen de selectores que se rompen cuando tu UI cambia. El crew Device QA de Melaya lee la pantalla real: el agente Frontend Engineer recorre la app visualmente, así un botón movido o un cambio de texto no mata la ejecución. Para aserciones de píxeles exactos en un suite de CI maduro, los scripts siguen teniendo su lugar, y muchos equipos usan ambos.

¿Pueden n8n o Zapier probar una app móvil en un dispositivo real?

No. n8n, Zapier y Make ejecutan pasos de disparador-acción predefinidos contra APIs, y una app móvil bajo prueba generalmente no tiene API. El Device Control de Melaya opera un teléfono Android real: instala la build, abre las apps permitidas, lee la pantalla, toca y escribe, y registra cada paso. Esas herramientas siguen ganando en amplitud de conectores para automatizaciones web lineales.

¿Cómo demuestro qué recorridos de usuario se probaron en cada release?

Cada ejecución de Melaya produce trazas completas: pasos con marca de tiempo, capturas de pantalla por pantalla y razones de fallo tipadas. El paquete knowledge convierte esa evidencia en un registro buscable por build, y el agente DevOps Engineer archiva reportes a través del paquete project_mgmt donde ya trabaja tu equipo. La evaluación determinista-primero ejecuta verificaciones basadas en reglas antes de las calificadas por modelo.

¿Puedo reutilizar los mismos recorridos de prueba en cada build?

Sí. Construye los recorridos una vez en el canvas de Melaya con agentes, herramientas, disparadores y compuertas de aprobación, luego guarda cualquier ejecución como pipeline reutilizable. El agente Tech Lead planifica la cobertura de recorridos, el agente DevOps Engineer conecta las ejecuciones con tu cadencia de releases, y los mismos recorridos se repiten en cada build con evidencia comparable.

¿Cómo prueba Melaya notificaciones push y deep links en un teléfono real?

El Device Control de Melaya espera la notificación en un teléfono Android real, toca la notificación y verifica que tu app llegue a la pantalla correcta, capturando una captura en cada paso. Los deep links funcionan igual: el agente abre el enlace y confirma la pantalla de destino. El paquete core lee configuraciones y registra junto con la ejecución en el dispositivo.

¿Qué impide que un agente AI haga algo destructivo en mi app?

La aprobación humana en cada escritura. El crew Device QA recorre recorridos de solo lectura libremente, pero cualquier paso que publique, compre o envíe se pausa hasta que una persona aprueba, y el teléfono se detiene para aprobación en el dispositivo antes de publicar. Las listas de permitidos de herramientas acotan qué apps puede abrir el paquete del teléfono, y las trazas completas muestran cada toque después.

¿Puedo comparar variantes A/B en hardware físico antes del release?

Sí. Corre cada variante como un recorrido paralelo en hardware real, y el agente UI/UX Designer de Melaya compara las grabaciones lado a lado y marca lo que regresionó. Los PMs reciben capturas de pantalla por paso y registros de pasos del paquete del teléfono para ambas variantes, así la decisión de release se apoya en evidencia repetible en vez de una demo de pasillo.

¿Pueden las ejecuciones de prueba quedarse en mi propio hardware?

Sí. Melaya corre en la nube o en tu runner local, y el teléfono de prueba se conecta a ese runner, así las builds sin publicar y las cuentas de prueba nunca salen de tus máquinas. El enrutamiento de modelo por paso entre 23 proveedores permite que los pasos sensibles corran en modelos locales mientras los modelos de nube más económicos escriben el reporte.

Construye pipelines de fundadores de apps, devs móviles y pms en Melaya.

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