
XCUI, Tests & Robots. Разбираем нативную автоматизацию iOS на винтики. Часть 1
Привет, Хабр! На связи снова Максим из ATI.SU.В прошлых статьях мы разобрались, как искать логи и креш‑отчёты на iOS‑устройствах — и делали это вручную. Этот навык остаётся базовым на проекте любого размера: без него...
<5 — 2026'da uzaya kaç SpaceX Starship fırlatması ulaşacak?
Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: На связи снова Максим из ATI. В прошлых статьях мы разобрались, как искать логи и креш‑отчёты на iOS‑устройствах — и делали это вручную. Этот навык остаётся базовым на проекте любого размера: без него невозможно понять причину сбоя.
Но есть и вторая часть работы — сами проверки, то есть прогон пользовательских сценариев. Пока приложение небольшое, их можно прокликивать руками. По мере роста количество однотипных проверок увеличивается, и повторять их вручную перед каждым релизом становится всё дороже.
Технические детали
Возникает логичный вопрос: можно ли автоматизировать именно эту рутину — прогон сценариев, — чтобы проверки проходили без нашего участия, а нам оставалось разбираться с причинами сбоев, если такие возникнут? Здесь нам помогут нативные автотесты на XCUITest. Они позволяют системно, а не от случая к случаю, прогонять пользовательские сценарии, отслеживать падения и проверять стабильность.
А когда тест краснеет, в дело снова вступают логи и креш‑отчёты — те самые, что мы научились искать в предыдущих статьях. Этой статьёй мы открываем цикл о UI‑тестировании iOS приложений. Начнём с основ: разберёмся, какое место UI‑тесты занимают в пирамиде тестирования, познакомимся с инструментами и постепенно перейдём к построению устойчивых тестов с применением проверенных паттернов.
Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.





