{"title":"Automatisiertes iOS-App-Testing","slug":"automated-testing-ios","category":"guides","summary":"Synapse + Computer-Control-API nutzen, um iOS-App-Tests via Simulator zu automatisieren.","audience":["human","llm"],"tags":["guide","ios","testing","automation"],"difficulty":"advanced","updated":"2026-06-27","word_count":278,"read_minutes":1,"lang":"de","translated":true,"requested_lang":"de","content_markdown":"\n# Automatisiertes iOS-App-Testing\n\nKombiniere Synapses Memory-System mit der Computer-Control-API, um LLM-gesteuerte\niOS-App-Tests zu bauen. Das LLM erinnert sich an Test-Szenarien, lernt aus\nvergangenen Fehlern und passt sich an UI-Änderungen an.\n\n## Architektur\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## Voraussetzungen\n\n- Synapse-Konto + Mind Key\n- Synapse-MCP-Server in Claude Desktop konfiguriert\n- iOS-Simulator mit installiertem `screen-remote-agent`\n- Rechner in Synapse registriert (siehe [Computer-Control-API](/docs/api/computers))\n\n## Schritt 1: Simulator-Rechner registrieren\n\nAuf dem Mac, der den iOS-Simulator ausführt:\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## Schritt 2: Test-Szenarien im Memory speichern\n\nWiederverwendbare Test-Szenarien als Memories speichern:\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## Schritt 3: LLM-gesteuerte Testausführung\n\nIn Claude Desktop (mit konfiguriertem Synapse MCP):\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 wird:\n\n1. `memory_search` aufrufen, um den `test_scenario_login_flow`-Memory zu finden\n2. `computer_screenshot` aufrufen, um den aktuellen Zustand zu sehen\n3. Jeden Schritt via `computer_command_queue` ausführen (Click, Type)\n4. Ergebnisse via Screenshots verifizieren\n5. Alle Fehlschläge als `mistake`-Memories speichern\n\n## Schritt 4: Self-Healing-Tests\n\nWenn ein Test fehlschlägt, speichere den Fehlschlag und die Recovery:\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\nWenn das LLM den Test das nächste Mal ausführt, ruft es den Fehlschlag ab und\nwendet die Recovery automatisch an.\n\n## Schritt 5: Test-Ergebnis-Tracking\n\nTestläufe als Tasks tracken:\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## Häufige Befehle\n\n| Aktion | Befehl |\n|--------|--------|\n| Simulator starten | `xcrun simctl launch booted com.example.app` |\n| Screenshot | `computer_screenshot` (via Synapse MCP) |\n| Tap at (x,y) | `computer_command_queue {type:\"click\", payload:{x,y}}` |\n| Text tippen | `computer_command_queue {type:\"type\", payload:{text:\"...\"}}` |\n| Home drücken | `computer_command_queue {type:\"key\", payload:{keys:[\"Cmd\",\"Shift\",\"H\"]}}` |\n\n## Best Practices\n\n> [!TIP]\n> - **UI-Koordinaten als Memories speichern** — UI ändert sich, aber das LLM kann neu lernen\n> - **Accessibility-Labels verwenden** — stabiler als Koordinaten\n> - **Testdaten separat speichern** — Variablen für Nutzernamen, Passwörter verwenden\n> - **Tests in clean state ausführen** — Simulator zwischen Läufen zurücksetzen\n> - **Screenshots für Fehlschläge loggen** — nützlich beim Debugging\n\n## Nächste Schritte\n\n- [Self-Healing-Tests](/docs/guides/self-healing-tests)\n- [Computer-Control-API](/docs/api/computers)\n- [Memory-Best-Practices](/docs/guides/memory-best-practices)\n","content_html":"

Automatisiertes iOS-App-Testing

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Kombiniere Synapses Memory-System mit der Computer-Control-API, um LLM-gesteuerte\niOS-App-Tests zu bauen. Das LLM erinnert sich an Test-Szenarien, lernt aus\nvergangenen Fehlern und passt sich an UI-Änderungen an.

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Architektur

\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└──────────────┘

Voraussetzungen

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Schritt 1: Simulator-Rechner registrieren

\n

Auf dem Mac, der den iOS-Simulator ausführt:

\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)

Schritt 2: Test-Szenarien im Memory speichern

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Wiederverwendbare Test-Szenarien als Memories speichern:

\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")

Schritt 3: LLM-gesteuerte Testausführung

\n

In Claude Desktop (mit konfiguriertem Synapse MCP):

\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 wird:

\n
    \n
  1. memory_search aufrufen, um den test_scenario_login_flow-Memory zu finden
    2. \n
  2. computer_screenshot aufrufen, um den aktuellen Zustand zu sehen
    3. \n
  3. Jeden Schritt via computer_command_queue ausführen (Click, Type)
    4. \n
  4. Ergebnisse via Screenshots verifizieren
    5. \n
  5. Alle Fehlschläge als mistake-Memories speichern
    6. \n
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Schritt 4: Self-Healing-Tests

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Wenn ein Test fehlschlägt, speichere den Fehlschlag und die Recovery:

\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.")

Wenn das LLM den Test das nächste Mal ausführt, ruft es den Fehlschlag ab und\nwendet die Recovery automatisch an.

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Schritt 5: Test-Ergebnis-Tracking

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Testläufe als Tasks tracken:

\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        })

Häufige Befehle

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AktionBefehl
Simulator startenxcrun simctl launch booted com.example.app
Screenshotcomputer_screenshot (via Synapse MCP)
Tap at (x,y)computer_command_queue {type:"click", payload:{x,y}}
Text tippencomputer_command_queue {type:"type", payload:{text:"..."}}
Home drückencomputer_command_queue {type:"key", payload:{keys:["Cmd","Shift","H"]}}
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Best Practices

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Nächste Schritte

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