CAT PAW

全部 workflow

QA

建立視覺迴歸測試

針對關鍵介面狀態的穩定截圖檢查,能抓到有意義的視覺變化,又不過度吵雜。

流程

照這個順序做。

  1. 選擇關鍵頁面與元件狀態,含回應式中斷點、錯誤、空白狀態與互動狀態。
  2. 固定瀏覽器、視窗、字型、地區、時間、動畫行為、資料與網路依賴,讓渲染環境可判定。
  3. 用穩定定位器實作截圖斷言,並遮罩或替換真正動態區域。
  4. 在與後續比對相同的環境產生基準,並人工審查每張基準圖。
  5. 反覆比對以找出不穩定像素;調整就緒等待或狹窄且有理由的容差,而不是隱藏大片區域。
  6. 把套件與圖像成品加入 CI,定義明確的基準更新審查流程,並測試刻意視覺變更會被抓到。

先準備

貓會向你要的輸入。

  • 可執行介面與關鍵狀態
  • 支援的瀏覽器與視窗矩陣
  • CI 環境
  • 基準儲存政策

路由器 + 一份 playbook

先路由。只選一份。

Cat Paw 每次任務只載入一份 playbook,不合併多份。先走這個路由器;其餘路徑是此 workflow 可檢查的候選。

  • 路由器: engineering-pack
  • skills/engineering/alirezarezvani/senior-qa/SKILL.md
  • skills/product/pm-execution/test-scenarios/SKILL.md

界線

界線跟著提示一起走。

  • 未經人工審查,絕不自動核准變更後的基準。
  • 讓閾值與遮罩保持狹窄且已記錄。
  • 截圖排除密鑰與個人資料。

完成代表

一個可核對的終點。

關鍵狀態有已審查基準,重複執行在 CI 穩定,受控視覺突變會造成預期測試失敗與差異成品。

來源

這個流程從哪來。

  1. playwright.dev/docs/test-snapshots
  2. learn.microsoft.com/en-us/azure/app-testing/playwright-workspaces/how-to-configure-visual-comparisons

來源確立 workflow 的模式。若有 Reddit 或社群貼文,視為實務軼事,不是普遍事實。

AI 行動。你決定。

給 AI 的人類煞車。

Latch 會在每個指令、點擊和檔案變更發生前先讓你看見——你可以說好、不要,或再等等。

Plow Latch · macOS Cat Paw Latch · Windows + Linux · 從原始碼建置
Cat Paw Latch

號碼背後

兩個 harness,一條線。

相同號碼、相同的 100 美元額度。選擇你發訊息時由哪個 harness 回覆。

Hermes

Nous Research 的終端原生代理。跑在你的機器上,跨工作階段保留記憶,每項任務開一份 playbook。

傳訊給 Hermes
OpenClaw

開源助理,跑在你自己的電腦上,在你已在使用的頻道裡回覆。每項任務一份 playbook。

傳訊給 OpenClaw

兩個 harness 共用同一條線 +1 628 246 3032

會開啟「訊息」,並已帶入選好的 harness。