Auto-POM (Öğrenilmiş Sayfa Modeli)

Geleneksel Page Object Model (POM) yaklaşımları, QA mühendislerinin onlarca Java sınıfını, @FindBy anotasyonlarını ve kırılgan CSS/XPath seçicilerini manuel olarak yönetmesini gerektirir. Öte yandan, yalın AI test ajanları her test adımında pahalı LLM API'lerine çağrı yaparak testlerin aşırı yavaşlamasına (adım başı 10–30 sn) ve öngörülemeyen token maliyetlerine yol açar.

TestFly Auto-POM, bu iki dünyanın en iyi yönlerini birleştirir: Test koşumu sırasında web sayfalarındaki elementleri, aralarındaki hiyerarşik ilişkileri ve etkileşim kalıplarını otonom olarak öğrenir ve kalıcı bir Sayfa Bilgi Tabanına (.testfly/page-knowledge.json) kaydeder.

Sonraki test koşumlarında — farklı senaryo veya ifadelerde dahi — bir bilgi tabanı isabeti doğal dil hedefini yeni bir LLM isteği ve token kullanımı olmadan yerel olarak çözebilir. Yerel arama ve tarayıcı yürütmesi yine zaman alır.

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Doğal Dil Hedefi / Test Adımı                        │
│               "Open Bilgilerim from profile menu"                      │
└───────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
                      ┌───────────────────────────┐
                      │ 1. ActionCache Eşleşti mi?│
                      │    (Birebir Hedef Cümlesi)│
                      └─────────────┬─────────────┘
                        Evet (Hit)  │    Hayır (Miss)
            ┌───────────────────────┴────────────────────────┐
            ▼                                                ▼
┌───────────────────────┐                        ┌───────────────────────────┐
│ Deterministik Replay  │                        │ 2. Auto-POM Bilgi İsabeti?│
│  Önbellekten Oynatma  │                        │ (LocalIntentResolver)     │
└───────────────────────┘                        └─────────────┬─────────────┘
                                                   Evet (Hit)  │    Hayır (Miss)
                                       ┌───────────────────────┴─────────────┐
                                       ▼                                     ▼
                           ┌───────────────────────┐             ┌───────────────────────┐
                           │ Yerel Auto-POM Planı  │             │ 3. AI Sağlayıcı (LLM) │
                           │ Hover #profile-nav    │             │   DeepSeek ile Derle  │
                           │ Click a[href*='...']  │             └───────────┬───────────┘
                           │ LLM Yok / 0 Token     │                         │
                           └───────────────────────┘                         ▼
                                                                 ┌───────────────────────┐
                                                                 │   KnowledgeLearner    │
                                                                 │ (Auto-POM'a Kaydet)   │
                                                                 └───────────────────────┘

---

Nasıl Çalışır?

1. AI Çağrısı Öncesi İki Kademeli Yerel Çözümleme

act(goal) metodu veya Cucumber adımı the agent executes goal "..." çalıştığında:

1. 1. Kademe: ActionCache (Compile & Freeze): Aynı hedef cümlesi bu URL deseni için daha önce dondurulmuşsa, TestFly dondurulan adımları doğrudan tekrar çalıştırır.
2. 2. Kademe: Auto-POM (LocalIntentResolver): Hedef cümle farklı ifade edilmiş olsa bile (örneğin "Click Bilgilerim", "Open Bilgilerim from user profile menu" veya "Profil menüsünden Bilgilerim sayfasına git"), TestFly mevcut URL'in Öğrenilmiş Sayfa Modeline bakar.
   • İlgili elementler ve açılır menü kuralları tanınıyorsa, TestFly aksiyon planını hiçbir LLM ağ isteği yapmadan tamamen yerel olarak üretir.
3. 3. Kademe: LLM Derleyici (KnowledgeLearner): Hedef veya element tamamen yeniyse, yapılandırılan AI sağlayıcısı devreye girer. AI aksiyonları ürettiğinde KnowledgeLearner, keşfedilen yeni elementleri otomatik olarak çıkarıp .testfly/page-knowledge.json dosyasına işler.

---

Sayfa Bilgi Tabanı Şeması

Öğrenilen elementler ve sayfa modelleri .testfly/page-knowledge.json dosyası altında tutulur:

{
  "/tr/uyelik/giris": {
    "urlPattern": "/tr/uyelik/giris",
    "pageName": "Customer LoginPage",
    "elements": {
      "username": {
        "name": "username",
        "locator": "#userNameLP",
        "actionType": "TYPE",
        "parentTrigger": null,
        "synonyms": ["kullanıcı adı", "username", "e-posta", "eposta"]
      },
      "password": {
        "name": "password",
        "locator": "#realpassLP",
        "actionType": "TYPE",
        "parentTrigger": null,
        "synonyms": ["şifre", "password", "parola"]
      },
      "submit_button": {
        "name": "submit_button",
        "locator": "#btnLoginSubmitLP",
        "actionType": "CLICK",
        "parentTrigger": null,
        "synonyms": ["giriş yap", "login", "giriş", "submit"]
      }
    }
  },
  "/": {
    "urlPattern": "/",
    "pageName": "Customer HomePage",
    "elements": {
      "profile_menu": {
        "name": "profile_menu",
        "locator": "#profile-nav",
        "actionType": "HOVER",
        "parentTrigger": null,
        "synonyms": ["profil", "hesabım", "kullanıcı menüsü", "user profile", "account"]
      },
      "bilgilerim": {
        "name": "bilgilerim",
        "locator": "a[href='/tr/hesabim/bilgilerim']",
        "actionType": "CLICK",
        "parentTrigger": "profile_menu",
        "synonyms": ["bilgilerim", "kişisel bilgiler", "hesap bilgileri", "bilgiler"]
      }
    }
  }
}

Alan Açıklamaları

Alan	Açıklama
name	Elementin standart anlamsal adı (örn: username, profile_menu, bilgilerim).
locator	Canlı DOM üzerinde doğrulanmış geçerli CSS seçici veya XPath ifadesi.
actionType	Temel aksiyon tipi (CLICK, TYPE, HOVER).
parentTrigger	Öncesinde etkileşime girilmesi gereken üst konteynerin adı (örn: açılır menü için hover elementi).
synonyms	LocalIntentResolver tarafından eşleştirilen çok dilli eşanlamlı kelimeler listesi.

---

Desteklenen Etkileşim Modelleri

1. Açılır ve Üzerine Gelinen (Hover Dropdown) Menüler

Bir element parentTrigger belirttiğinde (örneğin bilgilerim için profile_menu), LocalIntentResolver hedef elemente tıklamadan önce otomatik olarak üst element üzerine HOVER adımını ekler:

# LLM'e hiç sorulmadan Auto-POM üzerinden çalıştırılır:
When the agent executes goal "Click Bilgilerim from user profile menu"

# Üretilen Plan:
# Adım 1 [HOVER]: Hover over profile_menu trigger (#profile-nav)
# Adım 2 [CLICK]: Execute bilgilerim on Customer HomePage (a[href='/tr/hesabim/bilgilerim'])

2. Çoklu Form Girişleri

Tırnak içindeki argümanları barındıran form hedefleri, değerleri ayrıştırır ve sayfadaki ilgili alanlarla eşleştirir:

When the agent executes goal "Enter username 'admin' and password 'secret', then click Login"

# Üretilen Plan:
# Adım 1 [TYPE]: Type 'admin' into #userNameLP
# Adım 2 [TYPE]: Type 'secret' into #realpassLP
# Adım 3 [CLICK]: Click submit button #btnLoginSubmitLP

---

Sürekli Öğrenme ve Kendi Kendini Onarma

1. Sıfır Bakımla Zenginleşen Hafıza:
   LLM yeni bir senaryo için aksiyon planı ürettiğinde, KnowledgeLearner planın adımlarını inceler ve .testfly/page-knowledge.json dosyasını otomatik olarak günceller.
2. Arayüz Değişikliklerine Direnç (Self-Healing):
   Arayüz güncellemesi sebebiyle öğrenilmiş bir seçici başarısız olursa, TestFly ilgili element önbelleğini geçersiz kılar, AI'dan elementi yeniden bulmasını ister, bilgi tabanını günceller ve teste kaldığı yerden devam eder.