Melaya Mobile · QA 与演示

在真实手机上自动化移动端回归测试与演示。覆盖范围不变,投入工时更少。

SaaS 团队只需录制一次黄金路径演示,之后交给智能体在真实设备上按需实时回放,用于潜客演示或文档说明。QA 服务机构在真实手机上并行运行多个客户应用的回归测试套件,每次运行都附带录屏和通过/失败报告。覆盖范围一样,所需工时却只是原来的一小部分。

01
// 现状的痛点

人工工作流的成本,比智能体还贵。

每个销售与BD团队每周都会遇到的三个痛点。每一个都是你的代表实际抱怨的内容,而不是功能页面会用的措辞。

  1. 01

    每次发布,回归测试套件都要吃掉大量 QA 工时,而且网页应用和配套移动应用都得测一遍。

02
// 你可以构建的流水线

智能体工作流:组合、审批、回放。

下方每条流水线都是你在画布上使用智能体团队与工具连接出的形态。不是我们替你交付的功能,而是你配置的模式。

P01

黄金路径网页回归测试,实时可见

Melaya Browser Control 驱动 Chrome、Edge 或 Brave 完成结账或引导流程,读取的是真实页面结构而非固定像素坐标,因此小幅 CSS 改动不会导致测试失败。FrontendEngineer 逐步走完整个流程,每一次有实际影响的点击都会暂停等待批准。

P02

在真实设备而非模拟器上做移动端回归测试

Melaya Device Control 在配对的 Android 手机上操作真实应用:安装、登录、逐步点击,每一步都截一张图。DevOpsEngineer 为每个构建安排测试计划,TechLead 根据证据判定通过或失败。

P03

同一套测试,直接从你自己的 Claude Code 或 Cursor 触发

本来就在 Claude Code 或 Cursor 里工作的 QA 负责人,只需连接 api.melaya.org/mcp(OAuth 2.1),并授权 melaya:browser(18 个工具)或 melaya:phone(23 个工具),就能运行同一套回归测试,无需打开 Melaya 应用。

P04

上线前的十位专家审查

发布前,完整的 tech_team 团队会依次审查代码差异中的安全、性能和无障碍问题,先由 SecurityAuditor 和 PerformanceExpert 检查,最后由 TechLead 给出结论。

P05

把失败结果提交到团队日常使用的工具里

每一个失败的步骤都会生成一条附带截图和步骤日志的 Jira 或 Linear 工单,测试员再也不用手动重新记录复现步骤。

03
// 多智能体团队

演示与回归测试团队

来自 tech_team 智能体团队的真实角色。每个角色都带有调优过的系统提示词和默认工具白名单。你可以在画布上按角色更换模型。

技术负责人

TechLead

负责维护黄金路径,并对通过/失败标准做最终确认。

前端工程师

FrontendEngineer

在真实硬件上逐屏操作每个客户应用。

DevOps 工程师

DevOpsEngineer

安排并行测试套件,并交付每次运行的报告。

UI/UX 设计师

UIUXDesigner

确保演示效果美观得体,并标记视觉回归问题。

04
// 受限工具

工具授权范围:只允许你授权的操作。

下方每个工具都是 Melaya 工具包中的真实共享工具。按智能体设置白名单;对写入操作设置 HITL 门控;任意工具一键撤销。

01shared/工具/phone/

在真实手机上逐步回放演示和回归测试路径。

phone_open_appphone_get_screen_treephone_tapphone_screenshotphone_batch
02shared/工具/project_mgmt/

把失败结果和报告提交到团队日常使用的工具里。

jira_create_issuelinear_create_issuenotion_create_page
03shared/工具/msoffice/

把测试运行转化为可直接交付客户的报告。

word_createexcel_write_data
04shared/工具/core/

在设备测试运行的同时读取规格文档和日志。

file_readgrep_search
05
// 三层知识

智能体团队只读取你给它的内容。

每条流水线都附带三层知识访问。在画布上按智能体混搭。不与其他租户共享向量空间,无意外读取,无不透明检索。

L1

静态上下文

includeContext

按流水线配置的文档,在每次运行时附加到指定智能体的输入。ICP 简报、行动手册、报价单或赢单邮件语料。任何需要在智能体开始思考前就到位的内容。你决定哪个角色拿到哪份文档。

L2

RAG 检索工具

rag_retrieve

按智能体授予的受限工具。当智能体判断需要更深入信息时,它会按需查询当前工作流的向量库。与静态上下文同源知识库,只在模型主动请求时访问。

L3

跨运行记忆

pipeline_memory

流水线级别的状态,从一次运行延续到下一次。昨天的研究在今天的跟进中依然在范围内。智能体团队会记得它已经处理过哪些潜在客户、获得了哪些审批、发送过什么内容。审计日志就是二阶知识库。

07
// FAQ

每周都有人问的 AI 智能体问题。

Melaya 能在同一套测试里,同时测试网页应用和配套移动应用吗?

可以。Browser Control 在真实的 Chrome、Edge 或 Brave 会话中驱动网页流程,Device Control 在配对手机上驱动 Android 应用,两者的结果都会汇总给同一个 tech_team 团队,由其给出通过/失败结论。

Browser Control 读取的是像素还是真实的页面结构?

读取的是真实页面结构。智能体通过 browser_get_screen_tree 读取页面,并按元素引用进行点击,因此在只涉及 CSS 的改动下依然能正常运行,而基于坐标的脚本在这种情况下就会失效。

我们需要对应用做埋点或添加测试框架吗?

不需要。Device Control 像真实用户一样通过屏幕操作应用,不需要集成任何 SDK 或测试框架。

我们的 QA 服务机构能在 Melaya 界面之外触发测试吗?

可以,通过位于 api.melaya.org/mcp 的 Melaya MCP 服务器。把 melaya:browser 或 melaya:phone 授权给 Claude Code、Cursor、ChatGPT 或 Le Chat,就能在团队日常使用的工具里直接触发测试运行。

如果测试运行过程中某一步失败了会怎样?

测试运行会暂停,截取当前截图和步骤日志,还能自动生成一条 Jira 或 Linear 工单,每次运行都附带录屏和通过/失败报告。

是否会有人审查应用代码本身,而不只是做实时测试?

会。在实时回归测试运行之前,十角色的 tech_team 团队会先对代码差异做一遍安全、性能和无障碍检查,并由 TechLead 汇总出最终结论。

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