视觉回归测试工作流（Visual Regression Testing Workflow）

工作流名称

视觉回归测试工作流（Visual Regression Testing Workflow）

主要功能和亮点

本工作流实现了基于AI视觉模型的网页视觉回归测试，通过自动生成和比对网页截图，精准识别网页内容、布局、颜色等方面的变化。利用Google Gemini视觉模型进行图像比对，并自动生成结构化变更报告，支持将结果创建为Linear任务，方便团队跟踪和处理。集成了Apify网页截图服务和Google Drive、Google Sheets，确保截图存储和管理高效可靠。

解决的核心问题

传统的网页回归测试难以自动检测视觉层面的细微变化，如布局错位、图片异常、颜色改变等。本工作流通过AI视觉模型自动比对截图，避免人工重复检查，提高发现问题的准确率和效率，帮助开发和测试团队快速定位网页异常，保障产品质量。

应用场景

• 网站或Web应用的持续集成/持续交付（CI/CD）流程中自动检测界面变更
• 多版本网页UI一致性监控
• 设计师和测试人员在网页更新后快速验证页面视觉效果
• 大型网站定期巡检，发现异常页面内容变化

主要流程步骤

1. 获取网页列表 — 从Google Sheets中读取待测试的网页URL及其基线截图信息。
2. 生成基线截图（Part A） — 通过Apify服务对网页进行截图，上传至Google Drive保存，并更新Google Sheets中的截图ID。
3. 定时触发测试（Part B） — 按计划自动拉取网页列表，针对每个网页：
   • 下载基线截图和最新截图（通过Apify重新截图）
   • 将两张截图合并发送给Google Gemini视觉模型进行比较
4. 解析比对结果 — 使用结构化输出解析器将AI返回的检测结果转换为JSON格式，便于后续处理。
5. 筛选变更网页 — 过滤出有视觉变化的网页。
6. 生成测试报告 — 汇总所有变更内容，自动创建Linear任务报告，方便团队查看和跟进。

涉及的系统或服务

• Google Sheets：管理网页URL列表及截图关联数据
• Apify.com：网页截图生成服务
• Google Drive：截图文件存储与管理
• Google Gemini（PaLM）视觉模型：AI图像比对，检测视觉差异
• Linear.app：自动创建变更报告任务，支持团队协作

适用人群或使用价值

• 测试工程师：自动化视觉回归测试，减少人工核对工作量
• 前端开发者和设计师：及时发现页面视觉异常，保障用户体验
• 产品经理和运维团队：监控网页更新风险，提升发布质量
• 任何需要监控网页视觉质量的团队，通过自动化流程提升效率和准确性

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该工作流通过结合多种现代工具和AI技术，构建了一个高效、智能的网页视觉回归测试方案，极大降低了网页视觉异常漏检风险，适合各类规模的团队在日常开发和运维中使用。