{"title":"Testes automatizados de apps iOS","slug":"automated-testing-ios","category":"guides","summary":"Use Synapse + API de Controle de Computadores para automatizar testes de apps iOS via Simulator.","audience":["human","llm"],"tags":["guide","ios","testing","automation"],"difficulty":"advanced","updated":"2026-06-27","word_count":332,"read_minutes":2,"lang":"pt","translated":true,"requested_lang":"pt","content_markdown":"\n# Testes automatizados de apps iOS\n\nCombine o sistema de memória do Synapse com a API de Controle de Computadores\npara construir testes de apps iOS orientados por LLM. O LLM lembra cenários de\nteste, aprende com falhas passadas e se adapta a mudanças de UI.\n\n## Arquitetura\n\n```\n┌──────────────┐ commands ┌──────────────┐ screenshots ┌──────────────┐\n│ LLM Agent │ ─────────────▶│ Synapse │ ────────────────▶ │ iOS Sim │\n│ (Claude) │ │ Computer │ ◀──────────────── │ (via agent) │\n└──────────────┘ │ Control │ results └──────────────┘\n │ └──────────────┘\n │ store/recall\n ▼\n┌──────────────┐\n│ Memories │ (test scenarios, past failures, UI patterns)\n└──────────────┘\n```\n\n## Pré-requisitos\n\n- Conta no Synapse + Mind Key\n- Servidor MCP do Synapse configurado no Claude Desktop\n- iOS Simulator com `screen-remote-agent` instalado\n- Computador registrado no Synapse (consulte [API de Controle de Computadores](/docs/api/computers))\n\n## Passo 1: registre o computador Simulator\n\nNo Mac que roda o iOS Simulator:\n\n```bash\n# Get install code from Synapse\ncurl -X POST https://synapse.schaefer.zone/computers/install-code \\\n -H \"Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY\" \\\n -d '{\"computer_name\":\"ios-sim\"}'\n# → { \"install_code\": \"ic_...\" }\n\n# Run screen-remote-agent on the Mac\n# (uses the install code to register)\n```\n\n## Passo 2: armazene cenários de teste em memória\n\nArmazene cenários de teste reutilizáveis como memórias:\n\n```python\nimport requests\n\ndef store_test_scenario(name, steps, app):\n requests.post(f\"{URL}/memory\",\n headers={\"Authorization\": f\"Bearer {MIND_KEY}\"},\n json={\n \"category\": \"skill\",\n \"key\": f\"test_scenario_{name}\",\n \"content\": f\"App: {app}\\nSteps:\\n\" + \"\\n\".join(steps),\n \"tags\": [\"test\", \"ios\", app],\n \"priority\": \"high\"\n })\n\nstore_test_scenario(\"login_flow\", [\n \"Launch app\",\n \"Tap email field\",\n \"Type test@example.com\",\n \"Tap password field\",\n \"Type password123\",\n \"Tap Login button\",\n \"Verify home screen appears\"\n], \"MyApp\")\n```\n\n## Passo 3: execução de teste orientada por LLM\n\nNo Claude Desktop (com Synapse MCP configurado):\n\n```\nRun the login_flow test scenario on the iOS Simulator.\nTake a screenshot after each step and verify the expected UI.\nIf any step fails, store the failure as a memory so we can\navoid it next time.\n```\n\nClaude vai:\n\n1. Chamar `memory_search` para encontrar a memória `test_scenario_login_flow`\n2. Chamar `computer_screenshot` para ver o estado atual\n3. Executar cada passo via `computer_command_queue` (click, type)\n4. Verificar resultados via screenshots\n5. Armazenar quaisquer falhas como memórias `mistake`\n\n## Passo 4: testes self-healing\n\nQuando um teste falha, armazene a falha e a recuperação:\n\n```python\ndef store_test_failure(scenario, step, error, recovery):\n requests.post(f\"{URL}/memory\",\n headers={\"Authorization\": f\"Bearer {MIND_KEY}\"},\n json={\n \"category\": \"mistake\",\n \"key\": f\"failure_{scenario}_{step}\",\n \"content\": f\"Scenario: {scenario}\\nStep: {step}\\nError: {error}\\nRecovery: {recovery}\",\n \"tags\": [\"test\", \"failure\", \"ios\", scenario],\n \"priority\": \"high\"\n })\n\n# Example\nstore_test_failure(\"login_flow\", \"tap_login\",\n \"Login button not found at expected coordinates\",\n \"Button moved due to new logo. Search by accessibility label instead.\")\n```\n\nNa próxima vez que o LLM rodar o teste, ele recupera a falha e aplica a\nrecuperação automaticamente.\n\n## Passo 5: rastreamento de resultados de teste\n\nRastreie execuções de teste como tarefas:\n\n```python\ndef track_test_run(scenario, status, duration):\n requests.post(f\"{URL}/mind/task\",\n headers={\"Authorization\": f\"Bearer {MIND_KEY}\",\n \"Content-Type\": \"application/json\"},\n json={\n \"title\": f\"Test: {scenario}\",\n \"description\": f\"Status: {status}, Duration: {duration}s\",\n \"priority\": \"normal\"\n })\n```\n\n## Comandos comuns\n\n| Ação | Comando |\n|------|---------|\n| Iniciar Simulator | `xcrun simctl launch booted com.example.app` |\n| Screenshot | `computer_screenshot` (via Synapse MCP) |\n| Tocar em (x,y) | `computer_command_queue {type:\"click\", payload:{x,y}}` |\n| Digitar texto | `computer_command_queue {type:\"type\", payload:{text:\"...\"}}` |\n| Pressionar Home | `computer_command_queue {type:\"key\", payload:{keys:[\"Cmd\",\"Shift\",\"H\"]}}` |\n\n## Melhores práticas\n\n> [!TIP]\n> - **Armazene coordenadas de UI como memórias** — a UI muda, mas o LLM pode reaprender\n> - **Use rótulos de acessibilidade** — mais estáveis que coordenadas\n> - **Armazene dados de teste separadamente** — use variáveis para usernames, senhas\n> - **Rode testes em estado limpo** — reinicie o Simulator entre execuções\n> - **Registre screenshots das falhas** — útil para depuração\n\n## Próximos passos\n\n- [Testes self-healing](/docs/guides/self-healing-tests)\n- [API de Controle de Computadores](/docs/api/computers)\n- [Melhores práticas de memória](/docs/guides/memory-best-practices)\n","content_html":"

Testes automatizados de apps iOS

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Combine o sistema de memória do Synapse com a API de Controle de Computadores\npara construir testes de apps iOS orientados por LLM. O LLM lembra cenários de\nteste, aprende com falhas passadas e se adapta a mudanças de UI.

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Arquitetura

\n
┌──────────────┐    commands    ┌──────────────┐    screenshots    ┌──────────────┐\n│  LLM Agent   │ ─────────────▶│  Synapse     │ ────────────────▶ │  iOS Sim     │\n│  (Claude)    │               │  Computer    │ ◀──────────────── │  (via agent) │\n└──────────────┘               │  Control     │    results        └──────────────┘\n       │                       └──────────────┘\n       │ store/recall\n       ▼\n┌──────────────┐\n│  Memories    │ (test scenarios, past failures, UI patterns)\n└──────────────┘

Pré-requisitos

\n\n

Passo 1: registre o computador Simulator

\n

No Mac que roda o iOS Simulator:

\n
# Get install code from Synapse\ncurl -X POST https://synapse.schaefer.zone/computers/install-code \\\n  -H "Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY" \\\n  -d '{"computer_name":"ios-sim"}'\n# → { "install_code": "ic_..." }\n\n# Run screen-remote-agent on the Mac\n# (uses the install code to register)

Passo 2: armazene cenários de teste em memória

\n

Armazene cenários de teste reutilizáveis como memórias:

\n
import requests\n\ndef store_test_scenario(name, steps, app):\n    requests.post(f"{URL}/memory",\n        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"},\n        json={\n            "category": "skill",\n            "key": f"test_scenario_{name}",\n            "content": f"App: {app}\\nSteps:\\n" + "\\n".join(steps),\n            "tags": ["test", "ios", app],\n            "priority": "high"\n        })\n\nstore_test_scenario("login_flow", [\n    "Launch app",\n    "Tap email field",\n    "Type test@example.com",\n    "Tap password field",\n    "Type password123",\n    "Tap Login button",\n    "Verify home screen appears"\n], "MyApp")

Passo 3: execução de teste orientada por LLM

\n

No Claude Desktop (com Synapse MCP configurado):

\n
Run the login_flow test scenario on the iOS Simulator.\nTake a screenshot after each step and verify the expected UI.\nIf any step fails, store the failure as a memory so we can\navoid it next time.

Claude vai:

\n
    \n
  1. Chamar memory_search para encontrar a memória test_scenario_login_flow
    2. \n
  2. Chamar computer_screenshot para ver o estado atual
    3. \n
  3. Executar cada passo via computer_command_queue (click, type)
    4. \n
  4. Verificar resultados via screenshots
    5. \n
  5. Armazenar quaisquer falhas como memórias mistake
    6. \n
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Passo 4: testes self-healing

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Quando um teste falha, armazene a falha e a recuperação:

\n
def store_test_failure(scenario, step, error, recovery):\n    requests.post(f"{URL}/memory",\n        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}"},\n        json={\n            "category": "mistake",\n            "key": f"failure_{scenario}_{step}",\n            "content": f"Scenario: {scenario}\\nStep: {step}\\nError: {error}\\nRecovery: {recovery}",\n            "tags": ["test", "failure", "ios", scenario],\n            "priority": "high"\n        })\n\n# Example\nstore_test_failure("login_flow", "tap_login",\n    "Login button not found at expected coordinates",\n    "Button moved due to new logo. Search by accessibility label instead.")

Na próxima vez que o LLM rodar o teste, ele recupera a falha e aplica a\nrecuperação automaticamente.

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Passo 5: rastreamento de resultados de teste

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Rastreie execuções de teste como tarefas:

\n
def track_test_run(scenario, status, duration):\n    requests.post(f"{URL}/mind/task",\n        headers={"Authorization": f"Bearer {MIND_KEY}",\n                 "Content-Type": "application/json"},\n        json={\n            "title": f"Test: {scenario}",\n            "description": f"Status: {status}, Duration: {duration}s",\n            "priority": "normal"\n        })

Comandos comuns

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
AçãoComando
Iniciar Simulatorxcrun simctl launch booted com.example.app
Screenshotcomputer_screenshot (via Synapse MCP)
Tocar em (x,y)computer_command_queue {type:"click", payload:{x,y}}
Digitar textocomputer_command_queue {type:"type", payload:{text:"..."}}
Pressionar Homecomputer_command_queue {type:"key", payload:{keys:["Cmd","Shift","H"]}}
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Melhores práticas

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Próximos passos

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