TestMu AI expande testes em dispositivos reais com suporte ao Playwright em várias linguagens e testes de áudio avançados para iOS



TestMu AI (anteriormente LambdaTest), a primeira plataforma de Engenharia de Qualidade com IA Agêntica de níveis completos do mundo, anunciou hoje duas grandes melhorias em sua Real Device Cloud: o suporte expandido para automação do Playwright em diversas linguagens de programação e a introdução dos recursos de inserção de áudio e entrada de áudio ao vivo para dispositivos iOS reais.

Estas atualizações atendem a uma crescente necessidade de testar aplicativos modernos que não são apenas multiplataforma, mas também cada vez mais multimodais, envolvendo voz, áudio e interações do usuário em tempo real.

Com a versão mais recente, o TestMu AI agora oferece suporte à execução de testes do Playwright em dispositivos reais com o uso do Java, Python, e C#, além das funcionalidades existentes. Isto permite que as equipes corporativas adotem o Playwright em seus ecossistemas de linguagem preferidos, sem ficarem restritas a fluxos de trabalho baseados no JavaScript.

À medida que a adoção do Playwright continua crescendo entre as equipes de engenharia, esta melhoria permite a integração perfeita de testes em dispositivos reais aos fluxos de automação existentes, que aperfeiçoam a abrangência e a confiabilidade em ambientes móveis.

Além disto, a TestMu AI também introduziu a inserção de áudio e entrada de áudio ao vivo para dispositivos Android e iOS reais, permitindo que as equipes simulem e validem interações baseadas em microfone diretamente durante a execução dos testes. Este recurso permite que os avaliadores insiram áudio pré-gravado ou transmitam entrada ao vivo nos dispositivos, possibilitando a automação de testes para casos de uso como verificação de voz KYC, conversão de fala em texto, gravação de áudio em aplicativos, fluxos de trabalho de conferência e jornadas do usuário orientadas por áudio.

“Os aplicativos de hoje não são mais apenas visuais; eles são interativos, habilitados para voz e direcionados ao contexto”, disse Mudit Singh, Cofundador e Chefe de Crescimento da TestMu AI. “Testar estas experiências exige uma infraestrutura capaz de replicar condições do mundo real. Com o suporte multilíngue do Playwright e testes de áudio em dispositivos iOS reais, permitimos que as equipes validem cenários de usuário mais realistas sem depender de intervenção manual.”

As principais melhorias incluem a capacidade de executar a automação do Playwright em dispositivos reais com uso do Java, Python e C#, permitindo que as equipes integrem testes com perfeição em diversas plataformas tecnológicas. Os testes são executados em dispositivos móveis reais, garantindo a validação precisa de cenários e comportamentos do mundo real. A plataforma também introduz a inserção de áudio para dispositivos iOS, permitindo o uso de entradas pré-gravadas para cenários de teste consistentes e repetíveis, além de transmissão digital de áudio ao vivo para validação dinâmica e em tempo real. Juntas, estas funcionalidades ampliam a cobertura de testes para experiências baseadas em voz, como sistemas de conversão de fala em texto, fluxos de trabalho de autenticação, assistentes virtuais e outras interações baseadas em áudio.

Estas melhorias reforçam ainda mais a Real Device Cloud da TestMu AI, ao possibilitar que as equipes sigam além da validação tradicional de interfaces do usuário e testem experiências do usuário cada vez mais complexas e do mundo real em grande escala.

Sobre a TestMu AI (anteriormente LambdaTest)

A TestMu AI é a primeira plataforma de Engenharia de Qualidade nativa de IA do mundo, desenvolvida para permitir que as organizações automatizem e expandam os testes com inteligência em sua essência. Ao combinar recursos autônomos com integração perfeita em fluxos de trabalho de desenvolvimento modernos, o TestMu AI capacita as equipes a entregar softwares mais rápidos, confiáveis ​​e seguros em um mundo onde a IA é prioridade.

Para mais informações, acesse https://www.testmuai.com/

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Fonte: BUSINESS WIRE

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