Навык тестирования SwiftUI с открытым исходным кодом для Claude Code использует функцию Computer Use для визуального тестирования приложений.

Инструмент с открытым исходным кодом для Claude Code под названием swiftui-autotest-skill использует новую функцию Computer Use для визуального тестирования приложений SwiftUI без написания тестового кода.
Как это работает
Вы запускаете /ios-test, и агент:
- Находит ваш файл
.xcodeproj - Выбирает симулятор
- Собирает приложение
- Устанавливает его
- Проходит через каждый экран с помощью Computer Use
Агент взаимодействует с приложением точно так же, как настоящий пользователь: нажимает кнопки, прокручивает списки, переходит по навигационным ссылкам и переключает вкладки.
Что он обнаруживает
- Ошибки верстки (переполнение, перекрывающиеся элементы, обрезанный текст)
- Сбои (анализирует логи аварийных завершений симулятора с трассировкой стека, сопоставленной с вашим исходным кодом)
- Неработающую навигацию (проверяет каждую вкладку, каждую ссылку, возврат назад)
- Нереагирующие интерактивные элементы
- Отсутствующие идентификаторы доступности (и предлагает автоматически их добавить)
Дополнительные флаги
--states→ тестирует пустые, ошибочные и загрузочные состояния через аргументы запуска--performance→ измеряет оперативную память на экран, обнаруживает утечки памяти--flow=onboarding→ тестирует конкретный пользовательский сценарий от начала до конца--screenshot-all→ делает скриншоты каждого шага
Дополнительная функция
Инструмент также включает /add-accessibility, который сканирует все представления SwiftUI и автоматически добавляет отсутствующие .accessibilityIdentifier() с использованием чистой конвенции {экран}-{тип}-{имя}. Это делает тестирование более надежным и подготавливает ваше приложение для VoiceOver.
Этот подход не требует XCUITest, тестовых целей и шаблонного кода. Агент визуально проверяет ваше приложение и сообщает о проблемах.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

CC-Canary: Обнаружение регрессий в Claude Code с помощью локального анализа JSONL
CC-Canary читает журналы сессий Claude Code и составляет судебно-медицинский отчет о дрейфе модели, включая соотношение чтения/редактирования, циклы рассуждений, тенденции затрат и автоматически определяемые даты перегиба.

Leanstral: Открытый код-агент для Lean 4 и инженерии формальных доказательств
Mistral AI выпустила Leanstral — первого open-source код-агента, разработанного для Lean 4, с 6 миллиардами активных параметров и лицензией Apache 2.0. Бенчмарки показывают, что он превосходит более крупные open-source модели и демонстрирует конкурентоспособную производительность по сравнению с Claude при значительно более низкой стоимости.

Engram Memory SDK: Графовая память для ИИ-агентов с локальными моделями
Engram Memory SDK — это система графовой памяти с открытым исходным кодом для ИИ-агентов, работающая с локальными моделями через LiteLLM. Для обработки данных требуется всего один вызов LLM, после чего используется векторный поиск и обход графа для извлечения информации без дополнительных затрат на LLM.

Марми: Самостоятельно размещаемое мобильное приложение для управления несколькими сессиями ИИ-агентов программирования
Marmy — это инструмент с открытым исходным кодом и возможностью самостоятельного хостинга, созданный на основе Claude Code, который позволяет управлять несколькими сессиями ИИ-агентов для программирования прямо с телефона. Он включает в себя агент на Rust для ваших машин, приложение для iOS, просмотр файлов с подсветкой синтаксиса, push-уведомления и архитектуру «менеджер-агент».