Seminar Sonic Cloud POCO- und bildbasierte Testautomatisierung

Das Seminar adressiert Oberflächen, die über native Selektoren nur unzureichend zugänglich sind. POCO für unterstützte Game-Engines und bildbasierte Erkennung werden als kontrollierte Ergänzung einer strukturellen Automatisierung eingesetzt.

Zwei Tage sind notwendig, weil Engine-Integration, Objektinspektion, Bildkalibrierung und robuste Fallback-Strategien auf realen Anwendungen geübt werden.

Inhaltsverzeichnis

• Qualitätsstrategie und Auswahl geeigneter Testarten
• POCO-Automatisierung für Spiele- und Engine-Oberflächen
• Bildbasierte Erkennung als kontrollierter Fallback
• Testschritte, Aktionen und Prüfungen
• Synchronisation, Fehlerpfade und robuste Assertions
• Berichte, Artefakte und Fehleranalyse
• Störungsbehebung und Wiederanlauf

Lernziele

• POCO-Verbindungen und Objektbäume prüfen.
• Engine-Objekte stabil adressieren.
• Bildsuche mit kontrollierten Toleranzen einsetzen.
• Native, POCO- und Bildschritte sinnvoll kombinieren.

Zielgruppe

Game- und App-Testautomation, Qualitätssicherung, Entwicklerteams mit Unity-, Unreal-, Cocos- oder ähnlichen Oberflächen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in UI-Testautomatisierung; eine geeignete Test-App und Kenntnisse ihrer Engine beziehungsweise Rendertechnik.

Seminarinhalte

Modul 1: Qualitätsstrategie und Auswahl geeigneter Testarten

Manuelle Prüfung, UI-Automatisierung, Performance, Traversal und Netzwerkdiagnose werden nach Risiko und Aussagekraft kombiniert.

1. Schritt 1: Kritische Geschäftsabläufe und technische Risikobereiche priorisieren.
2. Schritt 2: Geeignete Testart und Gerätetiefe pro Risiko auswählen.
3. Schritt 3: Smoke-, Regression-, Stabilitäts- und Diagnosepakete voneinander trennen.
4. Schritt 4: Abnahmekriterien und regelmäßige Überprüfung des Portfolios festlegen.

Modul 2: POCO-Automatisierung für Spiele- und Engine-Oberflächen

Bei Unity-, Unreal-, Cocos- oder vergleichbaren Oberflächen reichen native Selektoren häufig nicht aus. POCO stellt eine enginebezogene Objektansicht bereit.

1. Schritt 1: Engine, unterstützten POCO-Treiber und erforderliche App-Integration bestimmen.
2. Schritt 2: POCO-Verbindung auf dem Testgerät aufbauen und Objektbaum prüfen.
3. Schritt 3: Objekte über stabile Engine-Merkmale adressieren und Aktionen ausführen.
4. Schritt 4: Native, POCO- und bildbasierte Schritte in einer klaren Fallback-Reihenfolge kombinieren.

Modul 3: Bildbasierte Erkennung als kontrollierter Fallback

Bildvergleich ist nützlich, wenn keine stabilen strukturellen Selektoren verfügbar sind. Auflösung, Skalierung und Toleranz müssen jedoch bewusst gesteuert werden.

1. Schritt 1: Referenzbild in einem definierten Gerätezustand erfassen.
2. Schritt 2: Suchbereich, Skalierung und Ähnlichkeitsschwelle festlegen.
3. Schritt 3: Erkennung unter unterschiedlichen Auflösungen und Darstellungszuständen testen.
4. Schritt 4: Fehl- und Nichterkennungen protokollieren und nach Möglichkeit durch strukturelle Selektoren ersetzen.

Modul 4: Testschritte, Aktionen und Prüfungen

Ein Testfall wird schrittweise aus Vorbereitung, Interaktion, Prüfung und Aufräumen aufgebaut. Jeder Schritt erhält einen klaren Fehlerbezug.

1. Schritt 1: Vorbedingungen und App-Startzustand reproduzierbar herstellen.
2. Schritt 2: Aktionen wie Tippen, Eingeben, Wischen und App-Steuerung in fachlicher Reihenfolge anlegen.
3. Schritt 3: Sichtbarkeit, Text, Zustand und erwartete Navigation mit Assertions prüfen.
4. Schritt 4: Aufräum- und Rücksetzschritte ergänzen, damit Wiederholungsläufe vergleichbar bleiben.

Modul 5: Synchronisation, Fehlerpfade und robuste Assertions

Mobile Oberflächen reagieren nicht in konstanten Zeiten. Robuste Tests verwenden Zustandsprüfungen, begrenzte Wiederholungen und aussagekräftige Fehlerbilder.

1. Schritt 1: Feste Wartezeiten durch zustandsbasierte Prüfungen ersetzen.
2. Schritt 2: Timeouts nach fachlicher Erwartung und technischer Obergrenze dimensionieren.
3. Schritt 3: Alternative Zustände und kontrollierte Fehlerpfade modellieren.
4. Schritt 4: Bei Fehlern Screenshot, Seitenquelle, Protokoll und Schrittparameter erfassen.

Modul 6: Berichte, Artefakte und Fehleranalyse

Berichte werden nicht nur als Ampel betrachtet. Schrittprotokolle, Screenshots, Aufzeichnungen, Geräteinformationen und Leistungsdaten bilden gemeinsam die Diagnosegrundlage.

1. Schritt 1: Berichtsstatus und fehlgeschlagenen Schritt bis zur technischen Ursache zurückverfolgen.
2. Schritt 2: Screenshots, Protokolle, Aufzeichnung und Leistungsdaten zeitlich korrelieren.
3. Schritt 3: Produktfehler, Testfehler, Gerätefehler und Infrastrukturfehler getrennt klassifizieren.
4. Schritt 4: Wiederholungs- und Eskalationsregeln für nicht eindeutige Fehler festlegen.

Modul 7: Störungsbehebung und Wiederanlauf

Wiederkehrende Störungen werden mit klarer Reihenfolge untersucht. Ungezielte Neustarts werden vermieden, weil sie Beweise vernichten und Ursachen verdecken können.

1. Schritt 1: Auswirkung und betroffenen Umfang bestimmen, bevor Änderungen vorgenommen werden.
2. Schritt 2: Letzte Änderungen, Ressourcenlage und Verbindungsstatus prüfen.
3. Schritt 3: Komponente isoliert testen und nur den notwendigen Dienst neu starten.
4. Schritt 4: Ursache, Maßnahme, Verifikation und Vorbeugung im Störungsprotokoll festhalten.

Praxisübungen

• Eine POCO-Verbindung zu einer Beispiel-App aufbauen.
• Ein Engine-Objekt inspizieren und automatisiert bedienen.
• Eine Bildvorlage kalibrieren und unter Varianten testen.
• Eine Fallback-Kette aus strukturellem Selektor, POCO und Bildsuche entwerfen.