CabraFlow

Montrez votre métier, le test s'écrit.

Programme R&D AI Cabra · Keyword-driven · Playwright · Capture vocale

Les outils de test d'interface se paient toujours quelque part. Les frameworks code-first sont réservés aux développeurs. Le record & playback classique enregistre des sélecteurs morts qui cassent au premier changement d'écran. Et les tests truffés de XPath passent plus de temps en réparation qu'en détection de bugs. Le point commun : le test capture le comment technique (un sélecteur) au lieu du quoi métier (une intention).

L'essentiel

Le principe

Vous ouvrez votre application dans le navigateur piloté, vous activez le micro, et vous faites une démonstration de votre métier en la commentant : « je me connecte en tant qu'administrateur, je remplis le formulaire, je valide la commande ». Deux sondes travaillent en silence : l'une capte chaque geste avec son rôle d'accessibilité, l'autre transcrit la voix en local. Un moteur de réconciliation aligne les deux flux : la voix donne l'intention et le nom du mot-clé, le geste donne la cible technique. À la fin de la démo, le test existe : nommé dans vos mots, exécutable, robuste.

La boucle CabraFlow Vous montrez votre métier en le commentant à voix haute. Deux sondes captent en parallèle les gestes (par l'arbre d'accessibilité) et la voix (transcrite en local). La réconciliation aligne intention et geste, et produit un flow en micro-phrases métier. Ce flow se rejoue sur le runner natif, s'exporte en Playwright ou Robot Framework, et se documente au format ISTQB. Le tout reste 100 % local. Vous montrez votre métier navigation dans l'application, commentée à voix haute Deux sondes gestes : arbre d'accessibilité ; voix : transcrite en local La réconciliation la voix nomme l'intention, le geste donne la cible Le flow métier micro-phrases dans vos mots, fichier texte versionnable, sans CSS ni XPath Rejeu et exports runner natif · export Playwright (.spec.ts) · export Robot Framework (.robot) plus une spécification de cas de test ISTQB générée et un agent local qui propose la réparation quand l'interface change 100 % local : ni votre voix ni vos données ne sortent La boucle CabraFlow Vous montrez votre métier en le commentant à voix haute. Deux sondes captent les gestes et la voix, la réconciliation produit un flow en micro-phrases métier, rejouable en natif, Playwright ou Robot Framework, documenté au format ISTQB. Le tout reste 100 % local. Vous montrez votre métier navigation dans l'application, commentée à voix haute Deux sondes gestes : arbre d'accessibilité ; voix : transcrite en local La réconciliation la voix nomme l'intention, le geste donne la cible Le flow métier micro-phrases dans vos mots, fichier texte versionnable, sans CSS ni XPath Rejeu et exports runner natif, Playwright (.spec.ts), Robot Framework (.robot), cas de test ISTQB généré, réparation proposée par agent local 100 % local : ni votre voix ni vos données ne sortent
La boucle CabraFlow : une démo commentée devient un test métier, rejouable partout.

Trois façons de créer un test, un seul artefact

Les trois portes mènent au même fichier, versionnable dans git comme du code. Et les agents IA y ont leur propre porte : la capture, le rejeu et la réparation sont exposés via MCP, le standard ouvert que nos outils utilisent déjà.

Ni fork, ni réinvention

CabraFlow ne forke ni Robot Framework ni Playwright : il emprunte les idées, pas le code. À Robot Framework, le principe keyword-driven et la composition de mots-clés. À Playwright, le moteur d'exécution et les localisateurs orientés utilisateur (rôle et nom accessibles). La différence : le vocabulaire visible n'est ni celui de l'outil ni du TypeScript, ce sont les mots de votre métier. Et personne n'est enfermé : une équipe Robot Framework rejoue les flows chez elle via l'export .robot, une équipe Playwright via l'export .spec.ts.

Où en est le programme

CabraFlow est un programme de R&D en phase de conception, mené selon la méthode AI Cabra : l'architecture et les critères de preuve d'abord, l'exécutable ensuite, la communication en dernier. Nous publierons des démonstrations exécutables et des mesures, pas des promesses. Pour en parler pour votre équipe QA, écrivez-nous.


Les questions fréquentes sur CabraFlow sont regroupées sur la page FAQ du site.

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