Artemis-Eapil/skills/artemis-automation/SKILL.md

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artemis-automation	使用 ARTEMIS MCP 在 Android 真机或模拟器上完成自然语言测试、批量用例执行、失败诊断、历史检索与 Word/Excel 报告交付。适用于用户希望 AI 操作或测试 Android 应用、导入测试用例或分析 ARTEMIS 执行结果。

ARTEMIS 自动化

使用项目提供的 MCP 工具操作 Android。报告由 ARTEMIS 自己生成，不要求宿主 AI 具备 Codex 私有工具、Word 或 Excel 插件。该 Skill 不提供桌面/浏览器自动化，也不提供历史动作脚本回放。

从需求到执行

1. 明确目标、预期结果、目标应用和必要前置条件。用户已授权执行且信息足够时直接开展，不逐步索要批准；缺少会改变业务操作的条件时再询问。用例起点按实际需求安排，不默认清数据、重装、重启应用或退出登录。
2. 用 mobile_workspace 查看设备和队列。沿用用户已指定的设备；多台可用设备且没有选择时先询问，不擅自挑选实体手机。任务参数显式传入 device_serial。同设备串行，不同设备可并行；本 Skill 不要求创建其他 AI 子代理。
3. 首次使用、工具出错、任务拒绝或设备异常，先 mobile_diagnose。按 next_steps 的依赖顺序处理；attempt_fix=true 可尝试工具自带修复。只有凭据相关故障才使用 verify_credentials=true，观察异常才使用 probe_device=true。不要盲目重发任务。MCP 不可用时在项目目录运行 uv run artemis doctor 并检查宿主 MCP 日志。
4. 选择执行模式：Flash 适合路径明确的界面操作；Pro 适合动态分支、持续计划、ADB/日志诊断或需要 Checker 明确校验的任务。mobile_run_task.model 的 flash/pro 是执行模式，不是 API 模型名称。步数长不自动等于需要 Pro；视频能力只有显式启用后才可用。
5. 单任务用 mobile_run_task；批量任务用 mobile_batch，读 批量任务与交付。AI 可直接提交结构化用例，不必先创建 Excel。用户提供 Excel 时先 mobile_task_file(action="preview", path=绝对路径)，修正所有行错误后提交。提示词列原样作为目标，前置约束列只作元数据。
6. 单任务返回 trace_id 后，用 mobile_manage_task(action="status", trace_id=...) 跟踪；网页任务也可用其任务编号。批次用 mobile_batch(action="get", batch_id=...)。需要人工补充时用 pause 在当前步骤后释放设备；inject_instruction 可运行中指导下一步，暂停中提交则恢复。无新指导用 resume。恢复进入设备 FIFO 队尾，并重新观察手机状态。尊重工具建议的等待周期，避免连续高频轮询；停滞或失败先诊断，不把同一业务任务自动重提。

结果、证据与交付

• 执行状态与业务判定分开：completed 只说明执行结束，不等于测试通过。检查工具返回的验证摘要、预期/实际结果，以及 mobile_inspect_trace 的步骤/截图。证据不足标记“未验证”；前置条件不满足说明阻塞原因，不能编造通过结论。
• 用 mobile_export_report(session_id=...) 获取单任务报告；formats=["screenshots"] 获取排序截图，["video"] 获取保存的录屏分段，["all"] 获取 Word、Excel 和所有可用资料的 ZIP。批次传 batch_id 获取汇总和各项任务报告的 ZIP。未指定格式时使用保存的 Word/Excel 偏好。执行中的导出只是当前快照。
• 工具返回 MCP 主机上的绝对文件路径和下载 URL。向用户交付真实生成的文件链接，并说明完成、失败、未验证、跳过数量及重要限制。不要只说“报告已生成”而不交付文件。
• 用 mobile_search_history 按名称、目标、编号或标签搜索全部历史；日期先按用户时区转换为 Unix 秒，start 含边界、end 不含边界。按返回的 total/page/size 翻页，不能把第一页当作全部历史。
• mobile_inspect_trace 是只读步骤证据查看；其中历史上下文的 replay 术语不表示重新执行设备动作。

配置和恢复边界

• mobile_config 读取非敏感设置。只有用户明确要求保存或修改默认配置时，才传 changes 与 persist_defaults=true；这些设置影响后续任务，不能为一次临时需求擅自改变以后所有任务。
• 模型名称支持预设 gpt-5.6-luna、mimo-v2.6-flash 和自定义名称，取决于用户配置的 Responses 网关。思考强度最高支持 max，默认 high、单次请求 300 秒、失败后最多重试 5 次、固定间隔 10 秒；默认关闭视频分析与录屏。不根据模型名称猜测网关能力。
• 强度选 default 表示不发送该参数，和 none（显式要求关闭）不同。接口拒绝强度参数时明确呈现失败，先询问用户是否改用 default，不能静默降级或换模型。
• API Key 只通过网页或 .env 配置。不要请求用户把 key 发到聊天中，不读取/回显已有 key。保存后新任务生效；直接编辑环境文件后需重启相应服务，运行中的任务保留自己的配置。
• 录屏与 AI 视频分析分别配置。批量任务的 task_config 可覆盖单项，不修改全局设置；只开视频分析时录制内容不作为可下载文件保存。暂停时停止录屏，恢复后按片段继续，不能把其他任务画面混入该任务资料。
• 请求重试是模型调用恢复，不是测试用例重跑。批次默认失败继续、不自动重跑；服务重启后保留状态并暂停，用户明确要求后才继续或复制失败项。
• 批次暂停只停止后续派发；当前任务等待指导时用 mobile_manage_task(action="pause", trace_id=...)，真正取消用 stop。服务重启后运行/暂停的任务标记中断，不自动重跑。停止可能保留已经产生的业务效果，不声称自动回滚。

需要编写外部可执行测试代码时，先通过 ARTEMIS 实际探索目标应用，确认页面、定位器和转换。优先动态定位，框架支持时才以已验证坐标兜底；在最终脚本中明确等待条件，不将 AI 思考耗时当作确定性等待。