Od Appium do Mobile MCP: testy mobilne, które same się naprawiają
AI-Augmented Mobile Testing — natywne, React Native i cross-platform
Ten warsztat nie uczy kolejnego języka. Uczy flow, dzięki któremu Twój zespół QA projektuje testy mobilne, które rozumieją kontekst ekranu, adaptują się do zmian UI i uruchamiają się deterministycznie w chmurze. Od architektury frameworka, przez Mobile Model Context Protocol, po root cause analysis wspieraną przez AI.
Dla kogo: QA Engineerów, liderów testów i zespołów, które znają podstawy automatyzacji i chcą wprowadzić AI do swojego flow testów mobilnych — bez lock-inu w konkretny język czy framework.
Workshop Blueprint — 8 modułów
Program jest niezależny od języka i frameworka — uczymy flow, które przełożysz na swój stack.
Moduł 1: Rzeczywistość mobilnej automatyzacji i setup
Od klasycznych wyzwań mobile po AI-ready architekturę. Jak zbudować flow, które łączy Appium, urządzenie i agenta AI w jeden stabilny loop — niezależnie od stacku.
Moduł 2: Architektura wykraczająca poza POM
Behavior-driven, platform-agnostic framework zamiast sztywnych lokatorów. Jak projektować abstrakcje, które skalują się z aplikacją i przekazują kontekst do AI.
Moduł 3: Co to jest Mobile MCP?
Mobile Model Context Protocol od podstaw: jak standaryzować dostęp LLM-a do runtime'u mobilnego i czym MCP różni się od OCR czy czystego computer vision.
Moduł 4: AI vs. Appium Inspector — wyzwanie selektorów
Lokalizowanie dynamicznych elementów opisami semantycznymi i wizualnymi. Hybrid strategy: kiedy AI discovery, a kiedy accessibility IDs i tradycyjna inspekcja są szybsze.
Moduł 5: End-to-end flow od logowania do zakupu
Krok po kroku budujemy multi-step journey: autentykacja, wyszukiwanie, wybór produktu, weryfikacja koszyka — i uruchamiamy to na Androidzie oraz iOS bez podwójnej pracy.
Moduł 6: Inteligentne asercje i self-healing
Symulujemy prawdziwe zmiany UI i implementujemy fallbacki, które same odnajdują przesunięte elementy. Zamiast sztywnych stringów — asercje kontekstowe oparte o stan ekranu.
Moduł 7: Cloud device farms i CI/CD
Przejście z lokalnych emulatorów na realne urządzenia w chmurze. Konfiguracja capability, upload buildów, zarządzanie sekretami i pipeline w GitHub Actions.
Moduł 8: AI-driven RCA i pejzaż narzędziowy
Logi, screenshoty i nagrania z farmy trafiają do AI: klasyfikacja błędów jako app / flake / locator / środowisko. Porównanie Appium+MCP, Maestro i Mobilewright.
Terminy otwarte i wariant dedykowany dla firm.