android-static-analyzer

Files (5)

• SKILL.md
• _meta.json
• output_schema.json · references/
• analyze.py · scripts/
• extract_nav.py · scripts/

SKILL.md (first lines)

# Android Static Analyzer — AI 测试先验知识生成器

## 核心定位

AI 自动化测试要能"智能地"测试 App，需要知道以下 5 件事：
1. **测什么**（业务目标和范围）
2. **怎么走**（操作路径和前置状态）
3. **预期什么**（每一步操作后应该发生什么）
4. **如何断言**（怎么判断测试通过/失败）
5. **有哪些陷阱**（死路/外部依赖/不可逆操作）

本 Skill 从源码中提取上述所有信息，生成 **9 份文档**，打包成 static-profile。

**与 AITestSDK 分工**：
- AITestSDK（运行期）→ 控件树、NavEdge、Activity 清单、实时 UI 状态
- 本 Skill（编码期）→ 业务语义、断言依据、状态依赖、测试策略

**绝不重复** AITestSDK 已有的结构数据（Activity 数量、控件 ID 枚举等）。

---

## 执行步骤

### Step 1：获取项目路径

询问用户项目路径。也接受：APK、GitHub 链接、直接粘贴的代码。

### Step 2：读取核心源码

```bash
# 定位项目
find <path> -name "AndroidManifest.xml" -not -path "*/build/*" | head -3
find <path> -name "*Activity*.kt" -not -path "*/build/*"
find <path> -name "README*" -maxdepth 3 -not -path "*/build/*"
find <path> -name "build.gradle.kts" -not -path "*/build/*" | head -2
```

按优先级 `read` 每个文件前 300 行（优先读 Activity 源文件）。

**读取时重点关注：**
- `startActivity()` / `navigate()` → 页面跳转
- `Toast.makeText()` 的文本 → 操作反馈（成功/失败提示）
- `if/else + return` → 约束条件和阻断逻辑
- `isEnabled` / `isVisible` / `visibility = View.GONE/VISIBLE` → UI 状态变化
- 硬编码字符串（特殊校验码、账号、特定数值）
- `FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP` → 清栈跳转（影响回退路径）
- 异步回调（网络请求完成后跳转等）

### Step 3：LLM 生成 8 份文档

拿到源码后，逐个生成以下文档。每份文档聚焦一个维度，独立分析。

---

#### 📋 文档1：业务全景（Business Overview）

```
分析维度：
- App 属于什么业务领域
- 核心功能模块有哪些
- 哪些功能已实现 vs 暂未开放（仅 Toast）
- 技术栈（从 build.gradle 推断导航框架/网络库/DI 框架）

输出 JSON：
{
  "businessType": "移动电商/工具/社交/...",
  "summary": "一句话描述这个 App 是干什么的",
  "modules": ["模块名: 功能描述"],
  "unimplemented": ["功能名: 现状描述（如：点击仅弹Toast）"],
  "techStack": {
    "navigation": "startActivity / Jetpack Navigation",
    "network": "Retrofit / 无网络",
    "di": "Hilt / 无"
  }
}
```

---

#### 🔄 文档2：用户旅程地图（User Journey Map）

```
分析维度：
- 用户从 Launcher Activity 开始的所有完整路径
- 每条路径的触发方式和前置条件
- 每个步骤的关键控件 ID
- 路径的终点和预期状态
- 是否存在快捷路径（绕过正常流程）

输出 JSON：
{
  "journeys": [
    {
      "name": "流程名（如：核心购买流程）",
      "priority": "P0必测/P1重要/P2可选",
      "steps": [
        {
          "step": 1,
          "page": "LoginFlowActivity",
          "action": "输入用户名和密码，点击登录",
          "keyControls": ["et_username", "et_password", "btn_login"],
          "waitCondition": "等待页面跳转或 Toast 出现"
        }
      ],
      "preconditions": ["前置状态：App 处于未登录状态"],
      "expectedFinalState": "页面跳转至 HomeFlowActivity"
    }
  ]
}
```

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#### ✅ 文档3：验证点与断言（Assertions）

**这是最关键的文档。** AI 测试 Agent 需要知道每个操作后如何判断成功或失败。

```
分析维度：

From LeoYeAI/openclaw-master-skills, MIT.

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