Melaya Mobile · QA et Démos

Automatise la régression mobile et les demos sur de vrais téléphones.Même couverture, moins d'heures.

Les équipes SaaS enregistrent une démo golden-path une fois et laissent un agent la rejouer à la demande, en direct sur un vrai appareil, pour des prospects ou de la documentation. Les agences QA lancent des suites de régression sur des applications clients en parallèle, sur des téléphones physiques, avec enregistrements et rapports pass/fail par exécution. Même couverture, une fraction des heures.

01
// Ce qui casse aujourd'hui

Les workflows manuels coûtent plus cher que l'agent.

Trois douleurs que chaque équipe sales et BD encaisse chaque semaine. Chacune est ce dont tes reps se plaignent vraiment, pas ce qu'une page produit appellerait poliment.

  1. 01

    Les démos produit, les walkthroughs d'onboarding et les suites de régression mobile consument des heures humaines sur les mêmes chemins scriptés, release après release.

02
// Pipelines que tu peux construire

Workflows d'agents IA : compose, approuve, rejoue.

Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant l'équipe d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.

P01

Démos golden-path à la demande

Enregistrez une démo golden-path une fois et laissez un agent la rejouer à la demande, en direct sur un vrai appareil, pour des prospects ou de la documentation.

P02

Suites de régression sur vrais téléphones

Les agences QA lancent des suites de régression sur des applications clients en parallèle, sur des téléphones physiques.

P03

Preuves par exécution

Enregistrements et rapports pass/fail par exécution. Même couverture, une fraction des heures.

03
// Le crew d'agents IA

Équipe démos et régression

Vrais personas de l'équipe d'agents IA tech_team. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.

Tech Lead

TechLead

Possède les golden paths et valide les critères pass/fail.

Ingénieur Frontend

FrontendEngineer

Parcourt chaque application cliente écran par écran sur vrai matériel.

Ingénieur DevOps

DevOpsEngineer

Planifie les suites parallèles et produit les rapports par exécution.

Designer UI/UX

UIUXDesigner

Maintient la qualité visuelle des démos et signale les régressions visuelles.

04
// outils scopés

Allowlists d'outils : uniquement les actions que tu accordes.

Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.

shared/tools/phone/

Rejoue les démos et les chemins de régression sur téléphones physiques, étape par étape.

phone_open_appphone_get_screen_treephone_tapphone_screenshotphone_batch
shared/tools/project_mgmt/

Consigne les échecs et les rapports là où l'équipe travaille déjà.

jira_create_issuelinear_create_issuenotion_create_page
shared/tools/msoffice/

Transforme les exécutions en rapports prêts pour les clients.

word_createexcel_write_data
shared/tools/core/

Lit les specs et les journaux en parallèle des exécutions sur appareil.

file_readgrep_search
05
// Trois couches de connaissance

L'équipe d'agents IA lit ce que tu lui donnes.

Chaque pipeline arrive avec trois couches d'accès à la connaissance. Combine-les par agent sur le canvas. Pas d'espace vectoriel partagé avec un autre client, pas de lecture surprise, pas de retrieval opaque.

L1

Static context

includeContext

Documents par pipeline ajoutés à l'input d'agents spécifiques à chaque run. Le brief ICP, le playbook, la grille de pricing, ou le corpus d'emails de deals gagnés. Tout ce qui doit être là avant que l'agent pense. Tu choisis quels personas reçoivent quels docs.

L2

Tool de retrieval RAG

rag_retrieve

Un outilscoped accordé par agent. Quand l'agent décide qu'il a besoin de plus de profondeur, il interroge le vector store du workflow à la demande. Même base de knowledge que Static context, accédée uniquement quand le modèle le demande.

L3

Mémoire cross-run

pipeline_memory

État au niveau du pipeline qui passe d'un run au suivant. La recherche d'hier est dans le scope du follow-up d'aujourd'hui. L'équipe d'agents IA se souvient de ce qu'elle a déjà prospecté, de ce qui a été approuvé, de ce qui a été envoyé. L'audit log est la base de knowledge de second ordre.

07
// FAQ

Questions sur les agents IA qu'on reçoit chaque semaine.

Comment les démos restent-elles à jour ?

Enregistrez le golden path une fois. L'agent le rejoue sur un vrai appareil à la demande, chaque démo tourne donc sur le build en production.

Que produit une exécution de régression ?

Des enregistrements et des rapports pass/fail par exécution, sur téléphones physiques, sur des applications clients en parallèle.

n8n ou Zapier peuvent-ils exécuter des tests de régression mobile sur un vrai téléphone ?

Non. n8n, Zapier et Make exécutent des étapes trigger-action prédéfinies contre des API, et un écran de téléphone n'en a pas. Le Device Control de Melaya pilote un vrai téléphone Android : ouvre l'appli, lit l'écran, tape et navigue. Zapier et Make restent plus forts sur la largeur des connecteurs pour les automations linéaires simples.

Pourquoi ne pas simplement écrire des scripts Appium pour les tests de régression ?

Les scripts encodent des sélecteurs, donc un élément renommé casse la suite et un ingénieur répare du code plutôt que de tester. Les agents de Melaya lisent l'écran comme un testeur, replanifient autour des changements d'UI mineurs, et journalisent des traces complètes par étape. Pour des suites stables appartenant aux développeurs, les frameworks scriptés restent un choix raisonnable.

Melaya peut-il tester une appli sans API ni hooks de test ?

Oui. Le Device Control de Melaya pilote un vrai téléphone Android sans API, SDK ni instrumentation requise. Le bundle d'outils phone rejoue des démos et des chemins de régression étape par étape sur du hardware physique, pendant que le bundle core lit les specs et journalise en parallèle de l'exécution sur l'appareil. Ton build reste intact.

Un agent peut-il déposer un bug ou envoyer un rapport sans approbation ?

Non. Melaya applique l'approbation HITL à chaque écriture. Le bundle project_mgmt prépare chaque ticket d'échec pour validation avant dépôt, le bundle msoffice prépare les rapports clients de la même façon, et le téléphone s'arrête pour une approbation sur l'appareil avant de publier quoi que ce soit depuis l'appareil.

Quelles preuves les agences QA obtiennent-elles pour les audits clients ?

Chaque exécution produit des traces complètes : captures d'écran par étape, enregistrements, horodatages et raisons d'échec typées. Le persona DevOps Engineer planifie des suites parallèles et livre des rapports par exécution, le bundle msoffice transforme les exécutions en documents prêts pour le client, et le bundle project_mgmt dépose les échecs là où l'équipe client travaille déjà.

Comment Melaya décide-t-il si une exécution de régression est passée ?

Melaya applique l'évaluation déterministe en premier : les vérifications basées sur des règles s'exécutent avant tout jugement par modèle, donc un résultat passé est reproductible. Le persona Tech Lead possède les chemins dorés et valide les critères de passage ou d'échec, et le routage de modèle par étape sur 23 fournisseurs maintient l'évaluation mesurée comme coût par résultat accepté.

Comment configurer une démo en chemin doré qui rejoue à la demande ?

Enregistre le chemin doré une fois, puis laisse le crew de démo et régression rejouer l'exécution sur un vrai appareil chaque fois qu'un prospect ou une doc a besoin d'une démo en direct. Sur le canvas de Melaya avec ses agents, outils, triggers et portes d'approbation, le persona Frontend Engineer parcourt chaque écran et le UI/UX Designer maintient les exécutions présentables.

Les builds clients doivent-ils quitter notre infrastructure ?

Non. Melaya fonctionne dans le cloud ou sur ton runner local, et Device Control pilote un téléphone physique que tu possèdes, pas une ferme d'appareils tierce. Les étapes sensibles peuvent être routées vers des modèles locaux via le routage de modèle par étape sur 23 fournisseurs, donc un build client sous NDA reste sur ton hardware.

Construis des pipelines équipes saas et agences qa sur Melaya.

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