한 문장으로 앱을 테스트하기까지
AI
한 문장으로 앱을 테스트하기까지
두줄요약
QAHub로 테스트 기록과 실제 기기 실행 환경을 통합하고, 코드·AI 혼합 Flow를 구성했습니다. Self-healing과 Path Replay로 반복 테스트의 안정성·실행 시간·AI 호출 비용을 개선했습니다.
문제 상황
- 분산된 테스트 기록과 실행 지식으로 일부 인력만 자동화 테스트 수행 가능
- 화면 판단이 필요한 테스트의 높은 구현·유지보수 비용과 AI 단독 실행의 시간·비용·일관성 문제
구조와 흐름
- QAHub에서 테스트케이스·Flow·실행 결과를 중앙 관리하고 실제 기기에서 Android·iOS·Web 테스트 실행
- 코드 스텝으로 정형 동작 처리, AI 스텝으로 화면 해석·탐색·판단 처리
- 성공 경로와 화면 지문을 저장한 Path Replay로 다음 실행에서 경로 재사용
선택 이유
- Test Copilot으로 기획 문서와 GitHub 코드 기반 테스트 설계·BDD 시나리오 생성
- Selector·팝업 복구를 위한 Self-healing과 직전 스텝 문맥 활용
- AI 호출이 필요한 화면 판단 영역만 제한해 코드 자동화와 결합
성능/운영 포인트
- 8월 복구 필요 테스트의 90% 이상 사람 개입 없이 통과
- 경로를 기억한 AI 스텝은 AI 호출 없이 수 초 내 재생, 반복 실행에서 AI 호출 5분의 1·실행 시간 3분의 1 수준
- 스크린샷·실패 영상·AI 판단 기록·실제 에러 기반 분석으로 실패 원인 추적
