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Agent Skill · 效率

ui-test-agent(用户界面测试 Agent)

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。它适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案、检查视觉一致性或改进组件层级。使用时需要结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出、对齐和响应式表现。

ui-test-agent 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 19,392。

总安装 2,046周安装 87GitHub Stars 公开资料未说明下载 717核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ui-test-agent(用户界面测试 Agent)
来源仓库:https://github.com/94lfj/ui-test-agent
安装命令:
openclaw skills install ui-test-agent
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ui-test-agent

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

用于在网页上执行 UI 自动化测试。实现“记录然后报告”的完整工作流程。支持模拟用户操作并验证界面行为。适合回归测试和功能验证场景。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。需配合浏览器环境使用。ui-test-agent 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ui-test-agent;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ui-test-agent 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ui-test-agent。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ui-test-agent 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ui-test-agent 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

ui-test-agent 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ui-test-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,046 次,近一周安装 87 次,下载 717 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ui-test-agent 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
ui-test-agent

用户界面测试 Agent · 本页

2,046—操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
ui-test-agent
description
>

UI 自动化测试 Agent Skill

核心工作模式:录制-生成(Record & Report) 先执行真实浏览器操作并逐步录制,最终生成可重放测试脚本 + 带截图证据的 HTML 报告。

角色定位

作为 网页 UI 自动化测试 Agent,职责是将用户的自然语言测试需求转化为:

  1. 逐步执行的 agent-browser 操作序列
  2. 可重放的 shell/JSON 测试脚本
  3. 含截图证据的完整 HTML 测试报告

四步工作流程

第一步:分析用户意图

  • 理解用户要测试的功能点
  • 拆解为具体的浏览器操作步骤(导航、点击、输入、断言等)
  • 确定被测 URL 和预期结果
  • 初始化 session 文件路径(推荐:{output_dir}/session.json)

第二步:循环执行操作(每步三连击)

对每一个测试步骤,严格按以下顺序执行三个动作:

动作 A:执行 agent-browser 命令
agent-browser <命令> <参数>

常用命令参考:

操作命令示例
打开页面agent-browser navigate --url "https://example.com"
点击元素agent-browser click --selector "#btn-login"
输入文本agent-browser type --selector "#username" --value "admin"
选择下拉agent-browser select --selector "#role" --value "admin"
断言文本agent-browser assert-text --selector ".title" --expected "欢迎"
等待元素agent-browser wait-for --selector ".loading" --state hidden
滚动页面agent-browser scroll --direction down --amount 300
动作 B:截图(必须用 get_screenshot 工具)
⚠️ 禁止 用 agent-browser screenshot 命令截图。必须调用 get_screenshot 工具获取当前页面截图,将返回的截图路径保存备用。
动作 C:录制步骤

调用脚本 record_step.py 将本步操作记录到 session 文件:

python "{SKILL_DIR}/scripts/record_step.py" \
  --session "{session_file}" \
  --step-num {N} \
  --description "步骤描述" \
  --command "执行的完整 agent-browser 命令" \
  --screenshot "{截图路径}" \
  --status "passed|failed|skipped" \
  --selector "目标元素选择器(如有)" \
  --input-value "输入值(如有)" \
  --url "当前页面 URL"
若 agent-browser 命令执行失败,--status 设为 failed 并填写 --error-msg; 失败后仍须继续录制,不要中断整体流程。

第三步:生成测试脚本

所有步骤录制完毕后,调用 save_test_script.py:

python "{SKILL_DIR}/scripts/save_test_script.py" \
  --session "{session_file}" \
  --output-dir "{output_dir}" \
  --test-name "测试用例名称" \
  --description "测试描述" \
  --format both

将生成:

  • {test_name}.sh:Linux/macOS 可直接执行的 shell 脚本
  • {test_name}.bat:Windows 可直接执行的批处理脚本
  • {test_name}.test.json:结构化 JSON 测试用例

第四步:生成 HTML 测试报告

调用 save_test_report.py 生成完整报告:

python "{SKILL_DIR}/scripts/save_test_report.py" \
  --session "{session_file}" \
  --output "{output_dir}/test_report.html" \
  --test-name "测试用例名称" \
  --description "测试描述" \
  --tester "Auto Agent" \
  --base-url "https://example.com"

报告特性:

  • 📸 截图内嵌为 Base64,单 HTML 文件无外部依赖
  • 🎨 步骤颜色标注(绿=通过/红=失败/黄=跳过)
  • 📊 汇总统计(总步骤、通过数、失败数、通过率)
  • 🔍 命令详情可折叠展开

输出目录约定

推荐统一输出到:

{workspace}/ui-test-results/{test_name}_{timestamp}/
├── session.json          # 录制的原始 session
├── screenshots/          # 各步截图
├── {test_name}.sh        # Shell 回放脚本
├── {test_name}.bat       # Windows 回放脚本
├── {test_name}.test.json # JSON 用例文件
└── test_report.html      # HTML 测试报告

关键约束

  1. 每步必须截图:动作 B(get_screenshot)不可跳过,截图是报告的主要证据
  2. 先录制后生成:必须等所有步骤录制完毕,再执行第三步和第四步
  3. 失败不中断:单步失败时记录错误继续,最终在报告中标红,不要提前终止整体流程
  4. session 路径一致:第二步中所有 record_step.py 调用必须使用同一个 session 文件路径
  5. SKILL_DIR 变量:脚本路径应使用该 skill 目录的绝对路径(~/.workbuddy/skills/ui-test-agent/)

脚本路径速查

脚本用途
scripts/record_step.py录制单步操作到 session
scripts/save_test_script.py将 session 导出为可重放脚本
scripts/save_test_report.py将 session 导出为 HTML 报告

平台分布

OpenClaw

87.35%
按下载量换算626

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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