Quash

La garantía de calidad de aplicaciones móviles a menudo exige una inversión considerable de tiempo y recursos, y aun así, es posible que errores críticos lleguen a los usuarios. Quash ofrece una solución más inteligente. Es una plataforma impulsada por IA, diseñada para integrarse directamente en su ciclo de desarrollo, ayudando a su equipo a realizar pruebas más exhaustivas y a lanzar aplicaciones móviles con mayor confianza. Con Quash, puede acelerar los procesos, reducir el esfuerzo manual e identificar problemas antes de que afecten la experiencia de sus usuarios.

Características principales

• 🗺️ Mapeo automático de su aplicación: Quash escanea su repositorio, creando un diagrama de flujo dinámico de pantallas, rutas de usuario e interacciones. El responsable de control de calidad o el jefe de proyecto pueden perfeccionar este esquema visual, añadiendo contexto para garantizar una comprensión integral de la estructura de la aplicación. Esto reduce las conjeturas y establece una base sólida para las pruebas.

• 🤖 Generación de pruebas con IA: Tan pronto como se abre una solicitud de extracción (pull request) o se ejecuta un disparador definido en su pipeline de CI/CD, Quash detecta los cambios en el código. Su IA analiza las diferencias con respecto a la línea base, genera automáticamente casos de prueba específicos y produce los scripts de Appium necesarios para la ejecución. Esto garantiza que las pruebas relevantes se realicen rápidamente con cada actualización.

• ☁️ Ejecución en dispositivos reales: Valide el rendimiento de su aplicación donde más importa: en hardware real. Quash se integra perfectamente con las granjas de dispositivos en la nube más populares (como BrowserStack o LambdaTest), lo que le permite ejecutar pruebas en diversos dispositivos y versiones de sistemas operativos, detectando problemas específicos del dispositivo en una etapa temprana.

• 📊 Consolidación de informes prácticos: Olvídese de los resultados dispersos. Quash compila informes detallados —incluyendo capturas de pantalla, reproducciones de sesiones, registros de fallos, análisis de causa raíz (RCA) e información sobre la API— en un panel intuitivo. También puede hacer que los resultados se publiquen directamente en sus Git PR, canales de Slack o registros de CI/CD, llevando datos prácticos directamente al flujo de trabajo existente de su equipo.

• 🖐️ Mejora con información manual (Quash Report): La automatización es poderosa, pero la visión humana sigue siendo crucial. Quash Report, nuestra herramienta de código abierto, cuenta con una función "Agitar para informar" ('Shake to Report'). Los testers pueden señalar instantáneamente los errores directamente desde el dispositivo, y el informe incluye automáticamente un rico contexto como reproducciones de sesiones, registros e incluso sugerencias de corrección impulsadas por IA, complementando sus esfuerzos de pruebas automatizadas.

Casos de uso

1. Optimización de las comprobaciones previas a la fusión: Un desarrollador termina de trabajar en una nueva función de perfil de usuario y abre una solicitud de extracción. Quash Automate analiza inmediatamente los cambios en el código, genera pruebas específicas para las pantallas e interacciones de perfil actualizadas, las ejecuta en dispositivos Android e iOS seleccionados a través de una granja de dispositivos conectada y publica un informe resumido directamente en el PR. El desarrollador ve rápidamente que un campo de entrada específico falla en una versión anterior de iOS y lo corrige antes de la fusión, evitando que un error llegue a la rama principal.

2. Informes de errores eficientes durante las pruebas UAT: Durante las pruebas de aceptación del usuario, un stakeholder encuentra un fallo intermitente al cargar una foto. En lugar de tratar de reproducir y documentar manualmente los pasos, simplemente agita el dispositivo. Quash Report captura automáticamente la grabación de la sesión, los registros del dispositivo, las llamadas de red y los detalles del fallo. El ticket resultante, archivado directamente en Jira, incluye sugerencias de IA que apuntan a una posible fuga de memoria, lo que acelera significativamente el proceso de depuración para el equipo de desarrollo.

3. Obtención de confianza en el lanzamiento: A medida que se acerca la fecha límite de lanzamiento, el responsable de control de calidad necesita evaluar la estabilidad general de la aplicación. Revisa el panel de Quash, que muestra las tendencias de las ejecuciones de pruebas automatizadas recientes en cientos de casos de prueba que cubren suites de regresión y nuevas características. Cruza esta información con los errores críticos señalados a través de Quash Report durante las pruebas manuales. Esta vista unificada, que combina datos de cobertura automatizada con informes manuales detallados (incluido el RCA), le da la confianza necesaria para aprobar el lanzamiento o señalar áreas específicas que necesitan atención de última hora.

Conclusión

Quash está diseñado para cerrar la brecha entre la demanda de ciclos de desarrollo rápidos y la necesidad de aplicaciones móviles fiables y de alta calidad. Al integrar la generación inteligente de pruebas, la ejecución en dispositivos reales, la generación de informes completos y los bucles de retroalimentación manual eficientes directamente en sus prácticas de desarrollo existentes, Quash ayuda a su equipo a ahorrar tiempo y recursos significativos. Los equipos que utilizan Quash han informado de beneficios como ciclos de prueba 5 veces más rápidos y una reducción del 85% en los costes de prueba, lo que les permite enviar funciones más rápido y con mayor confianza.