AI 輔助鴻蒙 APP UI 自動化實踐
AI 辅助鸿蒙 APP UI 自动化实践
這套基於 Hypium + HDC 的鴻蒙 APP UI 自動化方案,以 4 個 Skill 串連界面探索、生成測試計劃、編寫並執行 Hypium 腳本,以及查看報告和修復失敗。執行結果會產生 HTML 報告,列出用例結果、步驟日誌、截圖和失敗原因;修復後可只重跑失敗用例。
2026-10-28 10
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简介: 之前分享过 Android 和 iOS 平台的 AI 辅助 UI 自动化方案。不少伙伴看完之后,都希望能配套鸿蒙端的实现。 鸿蒙 UI 自动化的实战落地并不简单。 相比 Android 和 iOS,鸿蒙生态下 UI 自动化相关的实战资料还不算多。经过多轮调研与踩坑验证,整理出基于 Hypium + HDC 的鸿蒙 APP UI 自动化完整实践方案。 覆盖自动化落地全链路:从前期技术调研与方案探索、脚本编码开发、用例执行与测试报告输出,再到问题定位、脚本迭代修复。希望可以给正在做鸿蒙端自动化的同学提供参考,减少重复踩坑。 为什么选择 Hypium + HDC 做鸿蒙 APP UI 自动化,绕不开
之前分享过 Android 和 iOS 平台的 AI 辅助 UI 自动化方案。不少伙伴看完之后,都希望能配套鸿蒙端的实现。
鸿蒙 UI 自动化的实战落地并不简单。
相比 Android 和 iOS,鸿蒙生态下 UI 自动化相关的实战资料还不算多。经过多轮调研与踩坑验证,整理出基于 Hypium + HDC 的鸿蒙 APP UI 自动化完整实践方案。
覆盖自动化落地全链路:从前期技术调研与方案探索、脚本编码开发、用例执行与测试报告输出,再到问题定位、脚本迭代修复。希望可以给正在做鸿蒙端自动化的同学提供参考,减少重复踩坑。
为什么选择 Hypium + HDC
做鸿蒙 APP UI 自动化,绕不开两个基础能力。
Hypium 是鸿蒙生态下常用的自动化测试框架,可以用于编写和执行 UI 自动化用例。
HDC 可以理解为鸿蒙侧的设备调试工具,负责和模拟器或真机通信,例如查看设备、安装应用、拉取文件、执行命令等。
整体方案设计
这套鸿蒙 UI 自动化方案主要由 4 个 Skill 组成。
从执行链路上看,可以分成四个阶段:
1. 探索界面:启动应用,遍历关键页面,获取界面结构和截图;
2. 生成计划:根据页面信息和测试目标,整理可确认的测试计划;
3. 生成并执行代码:把计划转换为 Hypium 自动化脚本并执行;
4. 报告与修复:查看执行报告,根据失败原因进行脚本修复和重跑。
这几个阶段的边界要尽量清晰。探索阶段不要急着写代码,先把页面状态、可操作元素和业务路径搞清楚;代码生成阶段也不要一次性追求覆盖所有页面,而是先围绕核心路径生成可执行脚本;执行失败后先分析原因,再决定是否修复脚本。
完整Skill获取见文末
前置准备
在使用这套流程前,需要先准备好鸿蒙开发和运行环境,至少包括:
- DevEco Studio;
- 鸿蒙模拟器或可调试真机;
- Python 运行环境;
- Hypium 相关依赖;
- 被测应用的包名,也就是
bundle_name。。
案例实践
第一步:探索界面
探索界面是整个流程里非常关键的一步。
很多 UI 自动化脚本不稳定,问题并不在代码本身,而是在写代码之前没有充分理解页面结构。比如按钮文案是否固定、控件层级是否稳定、进入页面前是否有弹窗、同一个页面是否存在多个相似入口等。
所以在生成代码之前,先让 Skill 帮我们把页面探索清楚。
使用格式如下:
 text /hypium-expolore 包名 其他信息
下面是示例:
1. 检查执行环境
执行开始后,Skill 会先检查本地环境
2. 启动并连接模拟器
环境检查通过后,流程会尝试启动或连接鸿蒙模拟器。
3. 操作页面并获取界面信息
连接设备后,Skill 会在模拟器中操作页面元素,进入目标页面,并获取当前界面的结构信息。
4. 产出测试计划
探索完成后,会生成两个关键文件。
一个是 Markdown 文件,主要给人看。它会把探索到的页面、操作路径、测试点整理成更容易确认的内容。
另一个是 JSON 文件,内容会更结构化,主要提供给后续代码生成环节使用。
第二步:生成 Hypium 自动化代码
确认计划后,就可以进入代码生成阶段。
这一阶段会根据前面生成的计划文件、页面 dump、截图和元素信息,生成对应的 Hypium 自动化代码。
*
第三步:执行代码并查看报告
代码生成后,可以通过执行 Skill 运行用例。
执行完成后,会生成多类结果文件,例如:
日常查看时,重点看 HTML 报告即可。
报告里可以看到每条用例的执行结果、步骤日志、截图信息和失败原因。
*
第四步:失败修复与重跑
UI 自动化执行失败很常见,尤其是在移动端和鸿蒙这类环境依赖比较多的场景里。
失败后不建议直接让 AI 大范围改代码。更稳妥的方式是先看报告,判断失败类型,
确认需要修复脚本时,可以触发修复 Skill。
AI 会读取执行报告和失败日志,结合已有代码进行分析。修复后,可以只重跑失败用例,避免每次都执行全部用例。
*
小结
鸿蒙 APP UI 自动化的难点,不只是写 Hypium 脚本,而是把环境、设备、页面探索、元素信息、测试计划、代码生成、执行报告和失败修复组织成一条稳定链路。
基于 Hypium + HDC 的 Skill 方案,适合把这些重复但容易出错的环节流程化:先探索页面,再确认计划,再生成代码,最后执行和修复。
來源:阿里雲開發者社區 AI · developer.aliyun.com