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Midscene.js 怎么用？自然语言指令解析实现 Web 移动 AR/VR 跨平台测试

AI资讯V管理员 /阅读
06 18

? 一、Midscene.js 核心功能与跨平台测试基础


在 AR/VR 和移动应用开发领域，跨平台测试一直是个难题。传统的测试方法不仅需要编写大量代码，而且维护成本高，界面稍有变动就可能导致整个测试流程失效。Midscene.js 的出现彻底改变了这一局面，它通过自然语言指令解析技术，让开发者无需编写复杂的脚本，只需用日常语言描述测试目标，就能实现 Web、移动、AR/VR 等多平台的自动化测试。

Midscene.js 的核心优势在于其自然语言驱动的自动化测试能力。比如，你无需告诉工具 “找到 ID 为‘login-button’的元素然后点击”，只需直接输入 “点击登录按钮”，Midscene.js 就会调用 AI 模型理解你的意图，并自动规划具体的交互路径。这种方式极大地降低了测试脚本的编写难度，即使是非技术人员也能轻松上手。

? 二、快速上手：Midscene.js 的安装与配置


1. 环境准备


  • 安装 Node.js：Midscene.js 需要 Node.js 环境支持，你可以从 Node.js 官网下载最新版本。安装完成后，在命令行输入node -v检查是否安装成功。
  • 创建项目文件夹：新建一个文件夹（如 midscene-demo），在命令行中进入该文件夹。
  • 初始化项目：输入npm init -y初始化 Node.js 项目。

2. 安装依赖


在命令行中输入以下命令安装 Midscene.js 和 Puppeteer（一个浏览器自动化工具）：

bash
npm install @midscene/web puppeteer

3. 配置 API Key


Midscene.js 支持多种 AI 模型，如 GPT-4o、Qwen2.5-VL 等。你需要在项目中配置相应的 API Key。以 OpenAI 的 GPT-4o 为例，你可以在项目根目录创建一个.env文件，输入以下内容：

bash
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

? 三、实战演练：自然语言指令解析实现跨平台测试


1. Web 端测试：购物网站自动化流程


我们以京东购物为例，演示如何用 Midscene.js 实现从登录到下单的全流程自动化测试。

javascript
const { Midscene } = require('@midscene/web');
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  // 启动浏览器
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: false });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.jd.com');

  // 初始化 Midscene
  const midscene = new Midscene(page);

  // 步骤 1: 登录
  await midscene.aiCommand('点击登录按钮');
  await page.waitForNavigation();
  await page.type('#loginname', '你的用户名');
  await page.type('#nloginpwd', '你的密码');
  await page.click('#loginsubmit');
  await page.waitForNavigation();

  // 步骤 2: 搜索“iPhone 15”
  await midscene.aiCommand('在搜索框输入“iPhone 15”并按回车');

  // 步骤 3: 挑选第一个商品
  await midscene.aiCommand('点击搜索结果中的第一个商品');

  // 步骤 4: 加入购物车
  await midscene.aiCommand('点击“加入购物车”按钮');

  // 步骤 5: 下单支付
  await midscene.aiCommand('前往购物车');
  await midscene.aiCommand('点击“去结算”按钮');
  await midscene.aiCommand('点击“提交订单”按钮');

  // 关闭浏览器
  await browser.close();
})();

2. 移动端测试：Android 应用自动化


Midscene.js 支持通过桥接模式控制移动端设备。以下是一个简单的 Android 应用测试示例：

javascript
const { PuppeteerAgent } = require('@midscene/web/puppeteer');
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  // 连接Android设备
  const browser = await puppeteer.connect({
    browserWSEndpoint: 'ws://localhost:9222/devtools/browser'
  });
  const page = await browser.newPage();

  // 初始化 Midscene
  const midscene = new PuppeteerAgent(page);

  // 步骤 1: 打开应用
  await midscene.aiCommand('打开“支付宝”应用');

  // 步骤 2: 登录
  await midscene.aiCommand('点击登录按钮');
  await midscene.aiCommand('在用户名输入框输入“你的用户名”');
  await midscene.aiCommand('在密码输入框输入“你的密码”');
  await midscene.aiCommand('点击登录');

  // 步骤 3: 转账
  await midscene.aiCommand('点击“转账”按钮');
  await midscene.aiCommand('在收款人输入框输入“收款人账号”');
  await midscene.aiCommand('在金额输入框输入“100”');
  await midscene.aiCommand('点击“确认转账”');

  // 关闭浏览器
  await browser.close();
})();

3. AR/VR 测试：3D 场景交互验证


Midscene.js 结合多模态 AI 模型，能够识别 AR/VR 场景中的 3D 元素并执行交互操作。以下是一个简单的 AR 测试示例：

javascript
const { Midscene } = require('@midscene/web');
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  // 启动浏览器
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: false });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://ar-demo.com');

  // 初始化 Midscene
  const midscene = new Midscene(page);

  // 步骤 1: 进入AR场景
  await midscene.aiCommand('点击“进入AR”按钮');

  // 步骤 2: 移动虚拟物体
  await midscene.aiCommand('将红色立方体移动到蓝色球体旁边');

  // 步骤 3: 缩放虚拟物体
  await midscene.aiCommand('将蓝色球体放大两倍');

  // 步骤 4: 旋转虚拟物体
  await midscene.aiCommand('将红色立方体旋转90度');

  // 关闭浏览器
  await browser.close();
})();

?️ 四、高级技巧：自然语言指令优化与性能调优


1. 提示词设计技巧


  • 具体化描述：尽量使用具体的描述，避免模糊的指令。例如，“点击页面右上角的‘设置’图标” 比 “点击设置按钮” 更准确。
  • 植入艺术风格：在需要生成特定风格内容时，可以添加风格标签。例如，“生成一个复古风格的广告海报”。
  • 分区块生成法：对于复杂场景，可以将任务拆分成多个步骤。例如，“先搜索商品，再筛选价格低于 500 元的，最后加入购物车”。

2. 模型选择与性能优化


  • 优先使用开源模型：如 UI-TARS 和 Qwen2.5-VL，它们在 UI 自动化场景中表现出色，且成本更低。
  • 控制 token 消耗：避免发送过多的上下文信息，尽量精简提示词。例如，“提取商品价格” 比 “请帮我从这个页面中提取所有商品的价格信息” 更高效。
  • 并行测试：利用 Midscene.js 的多线程支持，同时测试多个平台或场景，提高测试效率。

? 五、可视化报告与调试工具


Midscene.js 提供了强大的可视化报告功能，帮助开发者轻松理解和调试测试过程。测试完成后，会在控制台输出报告文件路径，例如：

bash
Midscene - report file updated: /path/to/report/some_id.html
bash
复制
Midscene - report file updated: /path/to/report/some_id.html


打开该文件，你可以查看测试的详细步骤、AI 模型的推理过程以及每个操作的执行结果。报告中还集成了 Playground，你可以在其中重新运行提示词并进行调试，快速定位问题并修复。

? 六、总结与未来展望


Midscene.js 通过自然语言指令解析技术，为 Web、移动、AR/VR 的跨平台测试提供了一种高效、灵活的解决方案。它不仅降低了测试门槛，还极大地提高了测试的稳定性和可维护性。随着 AI 技术的不断进步，Midscene.js 有望在更多领域发挥作用，例如网络爬虫、网站错别字检测等。

未来，Midscene.js 还将进一步优化对复杂场景的支持，提升模型的响应速度和准确性。同时，随着 MCP（Model Context Protocol）生态的完善，Midscene.js 可能会实现与更多工具的无缝集成，为开发者带来更强大的测试能力。

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