惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
P
Proofpoint News Feed
Recent Announcements
Recent Announcements
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
U
Unit 42
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Recorded Future
Recorded Future
G
Google Developers Blog
I
InfoQ
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
A
About on SuperTechFans
Jina AI
Jina AI
量子位
宝玉的分享
宝玉的分享
The Cloudflare Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
博客园 - 聂微东
Last Week in AI
Last Week in AI
WordPress大学
WordPress大学
美团技术团队
The Hacker News
The Hacker News
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
T
Tailwind CSS Blog
博客园 - 司徒正美
博客园 - 叶小钗
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
P
Palo Alto Networks Blog
博客园_首页
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园 - 【当耐特】
Spread Privacy
Spread Privacy
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Y
Y Combinator Blog
Vercel News
Vercel News
Martin Fowler
Martin Fowler
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Forbes - Security
Forbes - Security
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Privacy International News Feed
G
GRAHAM CLULEY
The Last Watchdog
The Last Watchdog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
AI
AI
V2EX - 技术
V2EX - 技术

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как протестировать более 40 UI-компонентов за минуту: ускоряем скриншот-тесты
Антон Тришин · 2026-06-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

7 мин

37

Привет, Хабр! Меня зовут Антон, я фронтенд‑разработчик в Домклик. Наша команда отвечает за библиотеку «Продуктовых сниппетов» — те самые карточки недвижимости, которые вы видите в нашей поисковой выдаче.

Проблема в том, что у нас более 40 видов таких карточек: сниппеты вторичной, первичной, загородной и краткосрочной недвижимости, причём каждый тип имеет несколько размеров под разные разрешения. Все они живут в одной монорепозиторной библиотеке на React 19. Любая правка в общих стилях, глобальных дизайн-токенах или элементарное обновление компонентов дизайн-системы превращалось в игру «Сапёр»: поправишь отступ в одном типе сниппета — поехала вёрстка или поплыл паддинг в другом. Об этом мы узнавали либо на этапе тестирования релиза, либо, что ещё хуже, от пользователей после релиза.

Расскажу, как мы внедрили полноценное визуальное регрессионное тестирование (Visual Regression Testing) на основе Storybook, Playwright и Jest, а также о трудностях, с которыми столкнулись при стабилизации скриншотов, и как заставили тесты работать стабильно.

Почему не Snapshot-тесты в Jest

Многие путают классическое DOM Snapshot-тестирование (проверка структуры HTML-кода) с визуальным (сравнение реальных картинок-рендеров). Snapshot-тесты нам не подошли по следующим причинам:

  1. Тонны бесполезного кода. Любое изменение префикса автогенерации классов (например, в CSS-модулях) полностью ломает текстовый снимок. В результате диффы получаются огромными, нечитаемыми и бесполезными.

  2. Слепота по отношению к реальному интерфейсу. Компилятор тестов может показать, что HTML-структура идеальна. Однако, если элемент перекрыт свойством z-index, кнопка съехала из-за position: absolute, или сломался flex-wrap, то текстовый Snapshot этого просто не заметит.

Нам был нужен инструмент, который за считанные секунды «сфотографирует» более 40 вариантов сниппетов в реальном headless-браузере и попиксельно сравнит их. Мы выбрали связку @storybook/test-runner + playwright + jest-image-snapshot.

Как это работает

Мы сделали довольно простую, но устойчивую архитектуру:

  1. Storybook — источник истины в интерфейсе. Каждый сниппет существует как Story: разные размеры, состояния и типы недвижимости. Storybook в данном случае выступает как единый каталог интерфейсных сценариев.

  2. Test Runner (Jest + Storybook Test Runner). Он проходит по всем Story, рендерит их в Headless Chrome (через Playwright) и делает скриншоты каждого состояния.

  3. Jest Image Snapshot — мозг сравнения. Он сравнивает эталон с текущим рендером.

Конфигурация Test Runner. Вот наш test-runner-jest.config.js:

const { getJestConfig } = require('@storybook/test-runner');

// Получаем базовый конфиг раннера
const defaultOptions = getJestConfig();

module.exports = {
  ...defaultOptions,
  // выделяем максимум 30 сек на один тест
  testTimeout: 30000,
  // запускаем только файлы историй
  testMatch: ['<rootDir>/src/**/*.stories.[jt]s?(x)', '<rootDir>/src/**/*.story.[jt]s?(x)'],
  testPathIgnorePatterns: [
    'node_modules',
    '.cache',
    'dist',
    'lib',
  ],
  // ограничить количество воркеров, чтобы Chrome не «съел» всю память и не падал по таймауту
  maxWorkers: '50%',
  // компиляция кода перед его запуском
  transform: { ...defaultOptions.transform },
};

Скрипты запуска. Чтобы разработчику было максимально просто пользоваться инструментом, мы сделали два npm-скрипта:

"screenshot:test": "npm run build-storybook && (serve storybook-static -p 6006 & wait-on http://127.0.0.1:6006 && test-storybook)",
"screenshot:update": "npm run build-storybook && (serve storybook-static -p 6006 & wait-on http://127.0.0.1:6006 && test-storybook --updateSnapshot)"

Три главные проблемы стабилизации и как мы их решили

Когда мы запустили первые тесты, папки с диффами (diff) начали забиваться ложными падениями. Картинки «мигали» из‑за сетевых задержек, динамических шрифтов и прочего. Вот как мы решили эти проблемы.

  1. Сетевой хаос в галереях. Внутри наших сниппетов есть галереи картинок недвижимости. При запуске тестов Playwright делал скриншот до того, как тяжёлые изображения успевали долететь по сети. Мы решили полностью отказаться от загрузки реальных сетевых картинок в тестах. Через page.evaluate мы находим все контейнеры галерей и принудительно очищаем атрибуты src и srcset у тегов img и source. Это заставляет компоненты мгновенно отрендерить встроенные в код легковесные дизайн-заглушки. Скорость прогона выросла почти в 2 раза!

  2. Скриншоты всей страницы и лишние поля. Изначально мы пытались делать скриншоты стандартного контейнера #storybook-root, но на практике это приводило к множеству проблем: обёртка от Storybook имела фиксированные стили, такие как height: 100vh; padding: 16px;, и в итоге карточка товара получалась аккуратной, но вокруг неё оставались огромные пустые области белого фона. Мы отказались от идеи фотографировать страницу целиком и нацелились строго на внутреннее содержимое — сниппет, который имеет уникальный атрибут [data-test="product-snippet"]. Мы доверились нативному методу elementHandle.screenshot(). Playwright сам изолирует этот DOM‑элемент, вычисляет его пиксельные границы и делает снимок ровно по его контуру, полностью игнорируя всё, что происходит вокруг. А чтобы картинкам хватало «воздуха» и рамки карточки не смотрелись слишком впритык, мы в этом же шаге через JS добавляем элементу аккуратные белые паддинги в 16 пикселей.

  3. Микрошум браузера и сглаживание шрифтов. Даже когда мы изолировали сниппет, убрали картинки в галереи и договорились запускать тесты строго локально на рабочих машинах, скриншоты всё равно умудрялись периодически «мигать». Причина в том, что Headless‑браузер — штука капризная. Стоит операционной системе в момент теста чуть сильнее нагрузить процессор, как Chromium может на доли миллисекунды затянуть отрисовку субпиксельного сглаживания текста или выдать едва заметный микросдвиг в рендеринге теней и скруглённых углов. Чтобы не переснимать эталоны после каждого случайного «чиха» системы, мы настроили три «золотых» параметра чувствительности в jest-image-snapshot. Они научили инструмент игнорировать невидимый человеческому глазу цифровой шум:

    • customDiffConfig: { threshold: 0.1 } — порог чувствительности к изменению цвета конкретного пикселя. Значение 0.1 означает, что если цвет пикселя на новом скриншоте отличается от эталона менее чем на 10% (например, из‑за тонкостей отрисовки полупрозрачных элементов или градиентов), то Jest вообще не посчитает этот пиксель изменившимся.

    • blur: 1 перед анализом добавляет сравниваемым изображениям лёгкое размытие в 1 пиксель. Это самый простой и эффективный способ победить «прыгающий» антиалиасинг шрифтов: тонкие серые пиксели на краях букв слегка размываются и сливаются с фоном, предотвращая ложные падения из‑за того, что текстовый движок браузера отрисовал букву на долю пикселя правее.

    • failureThreshold: 0.003 и failureThresholdType: 'percent' — наш главный предохранитель, определяющий суммарный допуск. Значение 0.003 разрешает до 0,3% изменений от всей площади сниппета.

Финальный код нашего test-runner.ts

Вот к какой оптимизированной конфигурации мы пришли:

import { TestRunnerConfig } from '@storybook/test-runner';
import { toMatchImageSnapshot } from 'jest-image-snapshot';

const config: TestRunnerConfig = {
  setup() {
    expect.extend({ toMatchImageSnapshot });
  },
  async postVisit(page, context) {
    // Ждем появления корневого контейнера Storybook
    await page.waitForSelector('#storybook-root');

    // Ждем, когда сетевая активность утихнет (шрифты, базовые ассеты)
    await page.waitForLoadState('networkidle', { timeout: 3000 }).catch(() => {
      console.warn(`Timeout waiting for networkidle in ${context.id}`);
    });

    // Ждем готовность шрифтов
    await page.evaluate(() => document.fonts.ready);

    const snippetSelector = '[data-test="product-snippet"]';

    await page.evaluate((selector) => {
      //Отключаем картинки в галерее, они крашат скриншоты, т.к. иногда не успевают подгрузиться
      const galleryContainers = document.querySelectorAll('[class*="gallery"]');
      galleryContainers.forEach((container) => {
        const images = container.querySelectorAll('img, source');
        images.forEach((img) => {
          if (img instanceof HTMLImageElement) {
            img.src = '';
            img.srcset = '';
          } else if (img instanceof HTMLSourceElement) {
            img.srcset = '';
          }
        });
      });

      // Подгоняем размеры и добавляем аккуратные паддинги сниппету
      const element = document.querySelector(selector) as HTMLElement;
      if (element) {
        element.style.padding = '16px';
        element.style.boxSizing = 'border-box';
        element.style.background = '#ffffff';
      }
    }, snippetSelector);

    // пауза, чтобы браузер успел отрендерить fallback-заглушки картинок
    await page.waitForTimeout(300);

    // Получаем элемент и делаем скриншот
    const elementHandle = await page.$(snippetSelector);

    if (elementHandle) {
      const screenshot = await elementHandle.screenshot({
        // Отключаем анимации CSS (переходы, мигание курсора), чтобы они не портили diff
        animations: 'disabled',
        caret: 'hide',
      });

      // Сравнение с эталоном
      expect(screenshot).toMatchImageSnapshot({
        customSnapshotIdentifier: context.id,
        customSnapshotsDir: 'screenshots/reference',
        customDiffDir: 'screenshots/diff',
        // Порог чувствительности к изменению цвета пикселя - 10% разницы в цвете. Помогает игнорировать микро-шум на фото
        customDiffConfig: { threshold: 0.1 },
        // Добавляем размытие для игнорирования пиксельного шума
        blur: 1,
        // Максимально допустимое количество изменений. Если разница между картинками укладывается в эти 0.3%,
        // Jest проигнорирует её и отметит тест как успешно пройденный
        failureThreshold: 0.003,
        failureThresholdType: 'percent',
        // Сглаживание микро-различий (anti-aliasing)
        allowSizeMismatch: true
      });
    }
  },
};

export default config;

Что получили в итоге

Скриншотные тесты закрыли одну из ключевых проблем библиотеки: поиск визуальных регрессий после изменений в общих стилях и компонентах. Также они принесли следующие преимущества:

  • Больше уверенности при изменениях. Любые изменения в общих стилях, дизайн-токенах или базовых компонентах больше не нужно проверять вручную во всех возможных сценариях. Теперь мы сразу видим, как конкретное изменение повлияло на каждый тип сниппета и каждое разрешение. Визуальные регрессии выявляются на этапе разработки, а не после релиза. Сейчас разработчику достаточно выполнить одну команду, и примерно за 1—1,5 минуты система автоматически проверяет более 40 видов сниппетов, отображая только реальные отличия.

  • Меньше визуальных багов. Скриншотные тесты эффективно обнаруживают проблемы, которые сложно заметить при ревью кода: смещённые отступы, изменение размеров элементов, неожиданные переносы текста или регрессии после обновления компонентов дизайн-системы. Даже незначительные изменения становятся заметными сразу после запуска тестов.

  • Стабильная и быстрая инфраструктура. Мы сделали тесты достаточно стабильными, чтобы им доверяли разработчики. Для этого мы отказались от сетевых изображений, настроили допуски для борьбы с шумом браузерного рендеринга и ограничили количество воркеров для стабильной работы Chromium.

Вывод

Скриншотное тестирование не заменяет функциональные или интеграционные тесты, но отлично закрывает задачу контроля визуальных изменений.

Если у вас большая UI-библиотека, то автоматическая проверка скриншотов становится одним из самых эффективных способов защититься от визуальных регрессий и выпускать изменения значительно спокойнее.

Тришин Антон

Frontend-разработчик