Wie funktioniert Self-Healing bei Autemos?

Autemos erkennt UI-Änderungen automatisch und passt Locators intelligent an. Zuerst werden interne Stabilisierungsalgorithmen eingesetzt; KI kommt nur zum Einsatz, wenn diese nicht ausreichen.

Verursacht Self-Healing hohe KI-Kosten?

Nein. Autemos setzt KI nur ein, wenn die interne Stabilisierungslogik nicht ausreicht. Das reduziert die KI-Kosten auf ein Minimum.

Kann ich nachvollziehen, was Self-Healing geändert hat?

Ja. Autemos bietet volle Transparenz: Alle automatischen Anpassungen werden im Reporting dokumentiert.

Funktioniert Self-Healing mit Playwright und Selenium?

Ja. Self-Healing funktioniert mit Playwright, Selenium und allen von Autemos unterstützten Frameworks.

Self-Healing Locators – Stabile Tests ohne Wartungsaufwand

Q: Ist Autemos für regulierte Branchen geeignet?

Ja. Autemos bietet rollenbasierte Zugriffskontrolle, Audit-Trails und On-Premise-Deployment.

Self Healing

Self-Healing ohne Kontrollverlust

Autemos stabilisiert Tests automatisch, nutzt zuerst eigene Logik und greift nur bei Bedarf auf KI zurück. Jede Anpassung wird transparent im Testreport dokumentiert.

UI-Änderungen führen häufig zu instabilen Tests. Autemos erkennt Änderungen automatisch und passt Locator intelligent an. Dabei nutzt Autemos zuerst eigene Stabilitätslogik und greift nur bei Bedarf auf ein LLM zurück.

So bleiben Tests stabil, Kosten gering und jede Anpassung transparent nachvollziehbar.

Weniger Test-Maintenance

Weniger Flakiness sind erreichbar

Nachvollziehbares Self-Healing

Vorher / Nachher

Der Unterschied zwischen Wartung und Fortschritt.

Mit denselben Ressourcen: weniger Wartung, stabilere Tests und volle Kontrolle. Genau das macht den Unterschied.

Mit Autemos

Automatische Stabilisierung

Autemos erkennt Änderungen an Elementen und passt Locator automatisch an.

Kostenoptimierte KI-Nutzung

Die eigene Logik löst viele Probleme ohne LLM-Aufruf.

Volle Transparenz und Kontrolle

Jede Anpassung wird transparent dokumentiert und bleibt jederzeit unter deiner Kontrolle.

Ohne Autemos

Instabile Tests

Schon kleine Änderungen an der Oberfläche führen zu fehlschlagenden Tests.

Hoher Wartungsaufwand

QA-Teams verbringen viel Zeit damit, Locator und Testschritte manuell anzupassen.

Blackbox Self-Healing

KI passt Tests automatisch an – ohne Transparenz darüber, was geändert wurde.

Intelligente Locator-Stabilisierung

Autemos analysiert UI-Elemente und erkennt Veränderungen automatisch. Wenn sich Attribute oder Strukturen ändern, werden alternative Locator verwendet, um den Test stabil zu halten.

Intelligente Locator-Stabilisierung

Autemos analysiert UI-Elemente und erkennt Veränderungen automatisch. Wenn sich Attribute oder Strukturen ändern, werden alternative Locator verwendet, um den Test stabil zu halten.

Eigene Self-Healing Logik

Autemos versucht zunächst, Probleme über eigene programmierte Stabilitätslogik zu lösen. Dadurch können viele Änderungen erkannt werden, ohne KI einsetzen zu müssen.

Eigene Self-Healing Logik

Autemos versucht zunächst, Probleme über eigene programmierte Stabilitätslogik zu lösen. Dadurch können viele Änderungen erkannt werden, ohne KI einsetzen zu müssen.

KI nur wenn sie wirklich benötigt wird

Falls die interne Logik keine stabile Lösung findet, kann Autemos ein LLM zur Analyse hinzuziehen. Dabei werden nur die minimal notwendigen Informationen übermittelt, um Kosten und Tokenverbrauch gering zu halten.

KI nur wenn sie wirklich benötigt wird

Transparenz im Reporting

Jede automatische Anpassung wird vollständig dokumentiert und kann jederzeit überprüft, abgelehnt oder rückgängig gemacht werden.

Transparenz im Reporting

Jede automatische Anpassung wird vollständig dokumentiert und kann jederzeit überprüft, abgelehnt oder rückgängig gemacht werden.

Deine Fragen

Die häufigsten Fragen direkt beantwortet.

Enterprise-Entscheidungen brauchen klare Antworten. Alles weitere klären wir persönlich in der Demo.

Können wir unsere Playwright- oder Selenium-Tests behalten?

Ja — vollständig. Autemos liest bestehende Codebasen direkt aus dem Repository, unabhängig von der Sprache. Kein Neustart, kein Datenverlust, kein neues Framework.

Braucht unser Team Programmierkenntnisse?

Nein — für den Grossteil der Testarbeit nicht. AI Recorder und Visual Workflow Manager funktionieren ohne Code. Entwickler können Custom Code Blocks einbinden wenn nötig.

Welche Plattformen werden unterstützt?

Web, Mobile (iOS und Android, mehrere Devices und APKs), API (REST und SOAP) und Desktop-Applikationen — alles in einer Plattform. Cloud und OnPrem.

Wie aufwendig ist das Onboarding?

In der Regel unter 30 Minuten bis zum ersten laufenden Test. Native Verbindung zu Jira, GitLab, GitHub, Jenkins und HP ALM. Kein Migrationsprojekt, keine Schulungswochen.

Ist Autemos für regulierte Branchen geeignet?

Ja. Rollenbasiertes Zugriffsmanagement, mTLS/Smartcard-Login, Audit Trail und OnPrem-Deployment sind standardmässig enthalten — kein Add-on, kein Enterprise-Tier erforderlich.

Können wir unsere Playwright- oder Selenium-Tests behalten?

Ja — vollständig. Autemos liest bestehende Codebasen direkt aus dem Repository, unabhängig von der Sprache. Kein Neustart, kein Datenverlust, kein neues Framework.

Braucht unser Team Programmierkenntnisse?

Nein — für den Grossteil der Testarbeit nicht. AI Recorder und Visual Workflow Manager funktionieren ohne Code. Entwickler können Custom Code Blocks einbinden wenn nötig.

Welche Plattformen werden unterstützt?

Web, Mobile (iOS und Android, mehrere Devices und APKs), API (REST und SOAP) und Desktop-Applikationen — alles in einer Plattform. Cloud und OnPrem.

Wie aufwendig ist das Onboarding?

In der Regel unter 30 Minuten bis zum ersten laufenden Test. Native Verbindung zu Jira, GitLab, GitHub, Jenkins und HP ALM. Kein Migrationsprojekt, keine Schulungswochen.

Ist Autemos für regulierte Branchen geeignet?

Ja. Rollenbasiertes Zugriffsmanagement, mTLS/Smartcard-Login, Audit Trail und OnPrem-Deployment sind standardmässig enthalten — kein Add-on, kein Enterprise-Tier erforderlich.

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Kostenoptimierte KI-Nutzung

Volle Transparenz und Kontrolle

Instabile Tests

Hoher Wartungsaufwand

Blackbox Self-Healing

Intelligente Locator-Stabilisierung

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KI nur wenn sie wirklich benötigt wird

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Transparenz im Reporting

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