Introduction
L'auteur, Christopher Meiklejohn, développe une application communautaire appelée Zabriskie en solo, sans équipe ni investisseurs. Pour que son application soit utilisée quotidiennement, il doit la rendre disponible sur les trois principales plateformes : web, iOS et Android. Cependant, en tant que développeur solo, il rencontre des difficultés pour tester et maintenir les trois versions de son application.
Contexte Technique
Pour résoudre ce problème, l'auteur utilise Capacitor, un outil qui permet de prendre une application web existante et de la encapsuler dans un shell natif pour les plateformes mobiles. Cela lui permet de déployer son application sur les trois plateformes avec une seule base de code. Cependant, cela crée un problème de test, car les outils de test web ne peuvent pas accéder au contenu de l'application native, et les outils de test natifs ne peuvent pas interagir avec le contenu web à l'intérieur de l'application.
L'auteur décide alors d'enseigner à Claude, un modèle d'IA, à tester son application mobile en prenant des captures d'écran, en analysant les problèmes et en signalant les bogues. Il commence par la plateforme Android, où il utilise le protocole Chrome DevTools pour contrôler l'application et prendre des captures d'écran. Il analyse ensuite ces captures d'écran pour détecter les problèmes de mise en page, les messages d'erreur, les images manquantes, etc.
Analyse et Implications
La mise en œuvre de Claude pour tester l'application Android a pris environ 90 minutes, alors que la mise en œuvre pour iOS a pris plus de six heures en raison des restrictions et des limitations de l'émulateur iOS. L'auteur a dû effectuer des modifications au niveau du code pour contourner certaines de ces limitations, comme la prise en charge des adresses e-mail dans les formulaires de connexion.
Les implications de cette expérience sont que les outils de test automatisés pour les applications mobiles sont encore en développement et qu'il existe des défis importants à relever, notamment en ce qui concerne les interactions entre les applications web et les applications natives. Cependant, l'utilisation de modèles d'IA comme Claude pour tester les applications mobiles offre des possibilités prometteuses pour améliorer la qualité et la fiabilité des applications.
Perspective
À l'avenir, il sera important de surveiller les évolutions des outils de test automatisés pour les applications mobiles et de développer des solutions plus efficaces pour tester les applications qui combinent des éléments web et natifs. L'utilisation de modèles d'IA comme Claude pour le test des applications mobiles devrait continuer à évoluer et à améliorer la qualité des applications. Cependant, il faudra également prendre en compte les limites et les contraintes des émulateurs et des outils de test actuels pour développer des solutions plus robustes et plus fiables.
