#案例展示

本文介绍了跨平台 GUI Agent、E2E 测试和社区实践等案例。

#跨平台 GUI Agent 案例

#Web

Prompt：填写 GitHub 注册表单并通过表单校验，但不要提交。

Midscene 会为每次任务生成完整报告，供开发者回溯操作过程。上述 Demo 的报告请参考：report.html

#iOS

Prompt : 打开美团，帮我下单一杯 manner 超大杯冰美式咖啡，要加浓少冰喔，到结算页面让我确认

查看此次任务的完整报告：report.html

Prompt : Open Twitter and auto-like the first tweet by @midscene_ai

查看此次任务的完整报告：report.html

#Android

Prompt : 打开懂车帝，搜索 su7 车型，查看参数配置

查看此次任务的完整报告：report.html

Prompt : Open the Booking App, search for a hotel in Tokyo for four adults on Christmas, with a score of 8 or above.

查看此次任务的完整报告：report.html

#HarmonyOS

Prompt ：打开设置，滚动查找「关于手机」，查看设备信息。

查看此次任务的完整报告：report.html

#桌面端

macOS

Prompt：通过 Safari 发一条推文宣传 Midscene 支持 AutoGLM，要求如下：

1. 文案内容：Midscene now supports AutoGLM!
2. 媒体内容：使用下载文件夹里的 AutoGLM 视频！

查看此次任务的完整报告：report.html

Prompt：打开 Google 查询圣何塞明天天气温度

查看此次任务的完整报告：report.html

Windows

Prompt：打开 Sauce Demo 电商网站，登录并添加商品到购物车

查看此次任务的完整报告：report.html

Linux

Prompt：打开 TodoMVC，添加多个任务并筛选

查看此次任务的完整报告：report.html

#E2E 测试场景

#懂车帝 App：Doubao Seed 2.1 Turbo

以下 5 个用例使用 doubao-seed-2-1-turbo-260628，测试 Android 端懂车帝 App 的排行榜筛选功能。测试设备分辨率为 720 × 1600。

#用例 1：销量榜功能测试

• 测试内容： 验证销量榜在选择“轿车 + 上上个月 + 燃油车 + 18–25 万”时，组合筛选和结果展示是否正确
• 步骤数： 8 / 16（脚本 / 模型调用）
• Token 量： 输入 126,935（缓存 89,760）/ 输出 3,109
• 费用： ¥0.212
• 测试报告： 查看报告

#用例 2：销量榜组合筛选测试

• 测试内容： 验证销量榜在选择“SUV + 上个月 + 插电式混动”时，组合筛选和结果展示是否正确
• 步骤数： 4 / 14（脚本 / 模型调用）
• Token 量： 输入 137,310（缓存 100,000）/ 输出 2,472
• 费用： ¥0.209
• 测试报告： 查看报告

#用例 3：新能源榜功能测试

• 测试内容： 验证新能源榜在选择“SUV + 近半年 + 纯电动 + 18–25 万”时，组合筛选和结果展示是否正确
• 步骤数： 8 / 18（脚本 / 模型调用）
• Token 量： 输入 149,996（缓存 103,896）/ 输出 6,279
• 费用： ¥0.295
• 测试报告： 查看报告

#用例 4：降价榜功能测试

• 测试内容： 验证降价榜在选择“MPV + 近一年 + 新能源”并设置 15–30 万自定义价格时，组合筛选和结果展示是否正确
• 步骤数： 13 / 29（脚本 / 模型调用）
• Token 量： 输入 253,991（缓存 174,176）/ 输出 8,203
• 费用： ¥0.467
• 测试报告： 查看报告

#用例 5：榜单切换与筛选重置测试

• 测试内容： 验证从销量榜切换至新能源榜时关联筛选条件是否正确重置，并验证后续筛选及恢复默认状态是否正确
• 步骤数： 16 / 28（脚本 / 模型调用）
• Token 量： 输入 217,283（缓存 151,848）/ 输出 5,688
• 费用： ¥0.373
• 测试报告： 查看报告

#Reddit App：Qwen 3.7 Plus

以下 2 个用例使用 qwen3.7-plus，测试 Android 端 Reddit App 的社区搜索、加入和帖子点赞功能。测试设备分辨率为 720 × 1600。

#用例 1：搜索并加入 Midscene 社区

• 测试内容： 搜索 Midscene，打开准确的 r/midscene 社区，按需加入并验证账号已处于加入状态
• 步骤数： 7 / 17（脚本 / 模型调用）
• Token 量： 输入 147,127（缓存 34,816）/ 输出 3,418
• 费用： ¥0.213
• 测试报告： 查看报告

#用例 2：点赞 Midscene 社区首篇帖子

• 测试内容： 打开准确的 r/midscene 社区，按需点赞帖子列表中的首篇帖子，并验证其已处于点赞状态
• 步骤数： 6 / 12（脚本 / 模型调用）
• Token 量： 输入 103,231（缓存 8,704）/ 输出 3,142
• 费用： ¥0.174
• 测试报告： 查看报告

#社区案例

有社区开发者成功基于 Midscene 与任意界面集成的特性，扩展了机械臂 + 视觉模型 + 语音模型等模块，运用于车机大屏测试场景中。