iOS アプリエンジニアの id:maiyama4 です。『Inside GigaViewer for Apps』連載7回目は、出版社向けマンガビューワのアプリ版である「GigaViewer for Apps」（以下 GigaApps）の iOS アプリのテストについて、Visual Regression Testing（以下 VRT）に重点を置いて紹介します。 VRT VRT の導入経緯 VRT のツール VRT 対象の選定 VRT を実行するデバイス メディアごとの設定を反映するためのモジュール構成 VRT の実装 参照画像の作成・更新 参照画像の置き場所 VRT の運用フロー ユニットテスト どの部分にユニットテストを書いているか モノレポでの CI 実行 終わりに VRT VRT は、アプリケーションのコードを変更した際に UI の差分を検知することで、意図しない表示くずれが発生し

SWET第二グループのKuniwakです。本記事では画面仕様（後述）の仕様書に対する静的検査器を開発した事例について紹介します。 伝えたいこと 画面表示と画面遷移を記述する仕様書は機械可読にできる 仕様書が機械可読であれば仕様の静的検査ができる 静的検査によって自身の担当範囲の15%の画面から計40件弱の欠陥を発見した 機械可読な仕様書にはさらなる応用が見込める おさらい：仕様とは 仕様の定義はいくつかあります。 ここでは仕様とは実装の正しい振る舞いを定める基準とします。 ある実装が正しいと判定されることを、実装が仕様を満たしたといいます。 誰による判定でも実装が仕様を満たしたかどうかの判定結果は一致すべきです。 さて実装の欠陥と同様に、仕様にも欠陥が生じえます。 本来正しいと意図した実装の振る舞いを誤っていると判断したり、その逆に誤っていると意図した実装を正しいと判断する仕様には欠陥があ

Devinとは、ソフトウェア開発におけるタスクを自動化・効率化してくれるAIプラットフォームです。2024年12月に正式リリースされました。 私が所属しているUbieにも先日導入されました。様々な作業ができますが、あるリポジトリで不足しているテストを書いてもらったところ、その便利さに感動して椅子から転げ落ちました。 本記事では、Devinの実際の使い方と、利用する上でのポイントを紹介します。 1. テストの作成をSlackで依頼する Slackで「これこれのテストを書いてほしい」と依頼すると、Devinがテストコードを生成し、GitHubに新しいPRを作ってくれます。 依頼例は次のとおりです。 こんにちは、 @Devin 以下の仕事をして - ubie-inc/リポジトリ名 repo にアクセスして - （テスト対象のパス） のテストを書いて - 次のテストの書き方を参考にして - foo

はじめに enechainでのテスト管理 テストケースとテスト進捗の管理 バグチケットの管理 日々のテスト進捗報告の自動生成 テスト進捗情報の取得 バグチケット情報の取得 報告の整形とSlackへのポスト 進捗報告生成のトリガー 今後の展望 まとめ はじめに こんにちは！enechainでQAチームのマネージャーを務める杉田 (@sug1san) です。 QAチームでは先日、初の試みとして「QAオフサイト」と題したイベントを社外の会場を借りて実施し、日頃眼の前の業務に忙殺されて後回しになりがちな品質改善、QA業務改善に、メンバー各人が自身でテーマを決め、丸一日かけて取り組みました。 今回は、私がそこで取り組んだGAS (Google Apps Script) とNotion APIを用いたテスト進捗報告の自動生成の取り組みについてご紹介します。 enechainでのテスト管理 本題に入る前

QAの山下です。 QAグループという名前で横断組織として手動&自動テストやツール開発、プロセス改善など仕組みづくりに取り組んでいます。 今回は LIFULL HOME'S の開発で実行されているE2Eテスト（リグレッションテスト）をシフトレフトし、実行時間を80％短縮した話を紹介します。 ざっくり何をやったのか 大規模なリポジトリでのdevelopマージ後のE2Eテストの9割をPR上で実行可能にした コードのpushからE2Eテスト完了まで5～8分で完了できる 運用上の課題も頑張って解消した 目次 ざっくり何をやったのか 目次 結論 前提情報 E2Eテストとは リグレッションテストとは LIFULL HOMESでのE2Eテストの位置付け シフトレフトとは EEとは 対象のプロダクトの規模 起こっていた課題 テストの削除とリファクタを行い、テストケースを3割削減した デプロイ後のアプリケーシ

私はAndroidでエミュレーター無しでスクショテストができる Roborazzi というライブラリを作っていて、もう少し周辺について詳しくなっておこうと思いまして、周辺技術のベストプラクティスを薄く広く軽く調べて見ます。 Jestを使ったスナップショットテスト: テストの流れが以下のように書いてあります。 実行して、画面を描画する Captureする 保存する もう一度実行する 比較する 画像をアップデートする 比較のところではdiffや比較の画像を出したりする。 以下のtoMatchSnapshot()で、なければ保存したり、あれば比較したりする。 test(‘should match snapshot’, () => { const data = {name: ‘John’,age: 30,email: ‘[email protected]‘}; expect(data).toMatc

社のプロダクトではビジュアルリグレッションテストのためのツールであるBackstopJSをここ半年くらい使っている。referenceという正解データの画像と、testとして開いてキャプチャした画像を見比べて、差分があれば失敗、というテストを書ける。テストケースの設定がJSONを書くだけなのでテストを書くコストが低いのと、結果的に画像に出る形でテストすることを強制される、というシンプルさが気に入っている。過去にはE2Eテストをいろいろ試したけどどれも最終的に滅びてしまい、BackstopJSはそんななか生き残っている希望のテクノロジー。 リリース前の確認フローにも使っているし、書いてる途中のコードの動作確認にも使えて、数ピクセルの意図しないズレを検知できたりしている。 便利だけど、運用上苦労している点もあって、テストの書き方が悪かったり、ネットワークの調子が悪かったり、で確率的に落ちるテス