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Squish AI 기반 UI 테스팅

Squish의 AI 기능을 통해 GUI 테스트 워크플로우를 어떻게 개선할 수 있는지 직접 체험해보세요.

Qt Group의 "AI와 GUI 테스트의 만남" 웨비나에서는, GUI 테스트 자동화 도구인 Squish를 사용할 때 생산성을 최대로 높일 수 있는 다양한 AI 기반 활용 방법을 소개합니다. 또한 Squish IDE 내에서 Squish AI Assistant를 활성화하는 방법과, Squish MCP 서버를 활용하는 방법을 시연하며, Squish의 기능 중 하나로 새롭게 출시 예정인 컴퓨터 비전 기술 기반의 완전히 새로운 GUI 테스팅 방식인 Squish Vision을 공개합니다. 

아래 버튼을 클릭하여 웨비나를 시청하시고, AI 기반 테스트 워크플로우를 단계별로 확인해보세요. AI를 위한 셋업을 시작하는 데 필요한 모든 정보를 확인하실 수 있습니다.
Squish를 처음 사용하시는 분이라면 지금 바로 무료 체험을 시작해 보세요.

무료 체험 시작하기 AI 웨비나 시청하기

Squish AI Assistant
기본 탑재

Squish AI assistant는 Squish IDE에 기본 기능으로 내장되어 있습니다. 이 기능을 통해 현재 작업 중인 환경에서 바로 테스트 스크립트를 작성하고, 오류 메세지를 파악하며, 즉시 오류를 수정할 수 있습니다. 다른 도구로 전환할 필요도, 로그를 채팅 창에 복사하여 붙여넣을 필요도 없습니다. 아래 동영상을 통해 Squish AI Assistant의 작동 방식을 확인해보세요.

 

Squish AI Assistant 시작하기

아직 Squish를 사용하고 있지 않으시다면, Squish 투어를 통해 Squish를 체험하고 Squish 평가판을 통해 직접 사용해 보세요.

신규 및 기존 Squish 사용자 모두 Qt 유저 포털에서 무료로 Squish AI Assistant 확장 프로그램을 다운로드하실 수 있습니다. 

도움이 필요하시다면, Squish AI Assistant 확장 프로그램 다운로드 및 설치 문서를 참조해 주세요.

원하는 LLM을 사용하여 Squish AI Assistant를 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 Squish AI Assistant 문서에서 확인하실 수 있습니다.

AI 기반
GUI 테스트 스크립트 생성

이미 Cursor, GitHub Copilot, Windsurf와 같은 도구를 사용하고 있다면, Squish MCP 서버는 바로 여러분을 위한 솔루션입니다. 아래 동영상에서는 다양한 도구들이 Squish MCP 서버를 통해 Squish 테스트 스크립트를 작성, 실행 및 반복하는 방법을 보여드리며, 이를 통해 AI 기반의 테스트가 기존 워크플로우에 자연스럽게 통합되는 과정을 확인하실 수 있습니다.


 

Squish MCP 서버 시작하기

Squish MCP 데모를 확인하여 테스트 스크립트 생성을 시작하는 방법을 자세히 알아보세요.

데모에 표시된 설정은 다음과 같이 구성됩니다.

  • Qt Creator 19: 여기에서 무료로 다운로드할 수 있습니다.

  • 위성 정보 표시 데모 앱: Qt Creator와 함께 제공되는 예제 애플리케이션입니다. 자세한 내용은 Qt Creator Tutorial: Build & Run을 참조하세요.

  • Squish 9.2: 기존 사용자는 여기에서 Squish 9.2를 다운로드할 수 있습니다. Squish를 사용해보신적이 없다면, 모든 기능을 갖춘 평가판을 다운로드하여 지금 바로 시작해 보세요. 

  • Squish MCP 리포지토리: 생성된 요구사항 및 생성된 스냅샷 테스트 스크립트와 같은 데모에 표시된 설정은 이곳에서 확인하실 수 있습니다.

참고: Squish MCP 서버는 아직 기술 미리보기 단계이며, 계속해서 개발이 진행되고 있는 상태입니다. 이 예제는 MCP를 통해 AI 코드 어시스턴트를 Squish의 GUI 테스트 기능과 연결하여 구현할 수 있는 결과 중 하나의 사례만을 보여주고 있다는 점을 참고하세요.

출시 예정 - Squish Vision

완전히 새로운 컴퓨터 비전 기반 GUI 테스트

많은 회사에서 UI 테스트 자동화에 막대한 투자를 하지만, 결국 테스트를 작성하는 것보다 수정하는 데 더 많은 시간을 소비하고 있습니다. Squish Vision은 프로그래밍 방식이 아닌 시각적인 방식으로 UI 테스트를 실행하여, UI에 변경사항이 생기더라도 테스트의 안정성을 유지할 수 있습니다. 즉, 유지보수 부담이 줄어들고 릴리스 속도가 빨라지며, 진정한 확장성을 갖춘 소프트웨어 테스팅 프로세스를 구현할 수 있습니다. 

Squish Vision에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? 향후 로드맵에 대해 알아보시려면 Qt Group에 문의해주세요.

문의하기

Squish와 함께 AI 기반 UI 테스트를 시작해보세요.

무료 평가판 시작하기

Step 1: Squish 평가판 신청하기

Step 2: 평가판 다운로드 및 설치하기

Step 3: "시작 가이드"를 읽거나 관련 문서를 확인하기

Step 4: 이 페이지에 적힌 안내를 따라 AI 기능을 직접 체험해 보기

Step 5: 직접 애플리케이션을 테스트하기 

자주 묻는 질문

자동차, 의료, 항공/우주와 같이 규제가 업격한 산업에서도 UI 테스트에 AI를 활용하는 것이 가능한가요?
네 가능합니다. Squish의 AI 기능(AI Assistant, Squish MCP, Squish Vision)은 규제가 엄격한 환경에서의 제약 사항을 특별히 고려하여 설계되었습니다. Squish의 세 가지 기능은 모두 데이터를 외부로 유출하지 않고 완전한 온프레미스 환경에서 실행할 수 있습니다. AI 어시스턴트는 ‘휴먼-인-더-루프(Human-in-the-loop)’ 방식을 채택하고 있습니다. 즉, 변경 사항을 제안할 수는 있지만 사용자의 검토 및 승인 없이는 테스트 스크립트를 수정하지 않으므로, ISO 26262, IEC 62304, DO-178C와 같은 표준에서 요구하는 감사 가능성을 보장합니다. 도구 인증이 요구되는 팀을 위해, Squish의 도구 인증 키트를 별도로 제공하며, 이 키트는 핵심 Squish 프레임워크를 포괄하고 있습니다.

클라우드 서비스 제공업체에 데이터를 전송하지 않고도 AI 기능을 사용할 수 있나요?
네, Squish의 세 가지 AI 기능 모두 완전히 온프레미스 환경에서 실행할 수 있습니다. 로컬 추론을 위해 Ollama 또는 PrivateGPT를 사용하여 AI 어시스턴트를 구성하십시오. MCP 서버는 로컬에 호스팅된 모든 모델과 호환됩니다. Squish Vision은 전적으로 사용자의 컴퓨터에서 실행되며, 스크린샷이나 UI 데이터가 외부 환경으로 유출되는 일은 절대 없습니다. 이는 사후에 추가된 기능이 아니라 처음부터 고려된 설계 요건으로, 자동차, 의료 및 항공/우주 개발 팀의 요구 사항을 반영한 것입니다.

Squish Vision이 결국 이미지 기반 GUI 테스트와 같은 것 아닌가요?
아닙니다. 두 기술에는 매우 큰 차이가 있습니다. 기존의 이미지 기반 테스트는 저장된 참조 스크린샷과 픽셀 패턴을 대조하는 방식으로 작동합니다. 이 방식은 테마를 변경하거나, 글꼴 크기를 조정하거나, 플랫폼을 바꾸기만 해도 참조 정보가 무효화되기 때문에 취약하다고 할 수 있습니다. Squish Vision은 특수 훈련된 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 시각적 구조와 주변 맥락을 통해 UI 요소를 감지합니다. 이는 사람이 버튼이 라이트 모드인지 다크 모드인지, 크기가 조정되었는지, 아니면 다른 프레임워크로 렌더링되었는지와 상관없이 버튼을 인식하는 방식과 같습니다. Squish Vision으로 작성된 테스트는 픽셀 참조를 저장하지 않으며, 시각적 디자인이 변경되더라도 업데이트가 필요하지 않습니다.

Squish Vision을 사용하려면 GPU가 필요한가요? 하드웨어 사양은 어떻게 되나요?
Squish Vision은 CPU 전용 하드웨어에서 실행되며, 이는 대부분의 CI 환경을 지원합니다. 훨씬 더 빠른 추론 성능을 원하신다면 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU를 사용하는 것이 좋습니다. Apple Silicon 기반 Mac은 Core ML 가속 기능을 통해 지원됩니다. 테스트를 거친 최소 사양은 Intel Core i5 프로세서와 16GB RAM입니다.

Squish MCP 서버란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
Squish MCP 서버는 Model Context Protocol을 오픈소스로 구현한 것으로, Squish의 테스트 실행 기능을 AI 코딩 에이전트가 호출할 수 있는 도구로 제공합니다. Cursor, Copilot이 탑재된 VS Code, Claude Code, Windsurf 등의 에이전트에 연결되면, 해당 에이전트는 Squish 테스트 스크립트를 생성하고, squishrunner를 통해 실행하며, 전체 합격/불합격 결과와 오류 로그를 읽어온 다음, 실패한 테스트를 자동으로 반복 처리할 수 있습니다. 그 결과, 최소한의 수동 개입만으로 제품 사양에서 검증된 합격 테스트 스크립트까지 이어지는 워크플로가 구축됩니다. 이 서버는 현재 기술 미리보기 단계에 있으며 계속해서 개발 중입니다.

Squish AI Assistant는 어떤 AI 모델을 지원하나요?
Squish AI Assistant는 특정 모델에 구애받지 않습니다. OpenAI(GPT-4 시리즈, o4-mini, GPT-5 시리즈), Mistral AI (Small 3.2, Magistral Small, Devstral Small) 및 Ollama나 PrivateGPT와 같은 OpenAI 호환 로컬 엔드포인트를 통해 제공되는 모든 모델을 지원하여, 완전한 오프라인 및 에어갭(Air-gapped) 환경 구성이 가능합니다. 사용 가능한 모델의 정확한 목록은 IDE 환경 설정에서 확인할 수 있습니다.

AI가 요구사항에 따라 Squish 테스트 스크립트를 자동으로 생성할 수 있나요?
네, 가능합니다. Squish MCP 서버를 AI 코딩 에이전트에 연결하면, JAMA, Jira, Confluence 또는 일반 텍스트 문서에서 가져온 제품 요구사항을 제공하기만 하면 에이전트가 테스트 스크립트를 생성하고, 이를 실행하며, 결과를 분석하고, 실패한 부분을 수정하며, 테스트가 통과될 때까지 이 과정을 반복합니다. 최종 스크립트는 테스트 스위트에 포함되기 전에 사람이 검토하고 승인합니다. 일반적인 AI 코드 생성과의 결정적인 차이점은 에이전트가 단순한 컴파일 확인이 아닌 실제 SquishRunner 출력을 수신한다는 점이며, 이를 통해 추측이 아닌 근거에 기반한 반복 작업이 가능해집니다.

AI Assistant가 제안한 사항은 어떻게 처리되나요? 테스트에 자동으로 적용되나요?
아닙니다. Squish AI Assistant는 설계상 ‘휴먼-인-더-루프(Human-in-the-loop)’ 방식을 따릅니다. AI가 제안한 사항들은 Squish IDE 내의 AI 패널에 표시되며, 사용자가 직접 ‘스니펫 삽입(Insert Snippet)’을 클릭하여 적용하기 전에 이를 검토해야 합니다. 사용자가 별도로 직접 조치를 취하지 않는 한 테스트 코드는 수정되지 않습니다. 이는 감사 추적성이 요구되는 규제가 엄격한 산업 분야에서 특히 중요합니다.

Squish AI Assistant가 테스트 실패를 분석하는데 어떻게 도움을 주나요?
테스트가 실패하면, Squish AI Assistant는 외부 채팅 창에 내용을 복사해 붙여넣을 필요 없이 IDE 내에서 직접 전체 테스트 결과 로그와 러너 출력을 읽어옵니다. 또한 오래된 객체 참조, 애플리케이션과 객체 맵 간의 버전 불일치, 검증 오류, 타이밍 문제 등 일반적인 원인을 파악하여 평이한 언어로 근본 원인을 설명해 줍니다. 또한 개선된 스크립트 코드를 제안해 주며, 사용자는 이를 검토한 후 한 번의 클릭으로 적용할 수 있습니다. 모든 컨텍스트는 자동으로 수집되어 모델로 전송됩니다.

AI 기능은 기존 테스트 스위트 및 오브젝트 맵과 호환되나요, 아니면 처음부터 다시 시작해야 하나요?
기존에 작업하던 테스트 스위트, 오브젝트 맵, 스크립트, 테스트 이력이야말로 AI를 유용하게 만드는 핵심 요소라고 할 수 있습니다. 이러한 자료들은 범용 AI 도구에는 부족한 맥락을 제공해 줍니다. 따라서 어떤 것도 마이그레이션하거나 다시 작성할 필요가 없습니다. 실제로 Squish에 저장된 이력이 많을수록 AI의 출력 결과도 더욱 정교해집니다.

Squish MCP 서버는 테스트 생성을 위해 어떤 UI 프레임워크와 플랫폼을 지원하나요?
MCP 서버는 Qt/QML, Java, .NET/WinForms, Web, Android, iOS 및 임베디드 플랫폼을 포함한 Squish가 지원하는 모든 프레임워크에서 작동합니다. 현재 오브젝트 맵 스냅샷 생성은 Qt/QML에 최적화되어 있으며, 더 다양한 프레임워크에 대한 지원 확대를 위해 적극적으로 개발 중에 있습니다.

Squish 정식 라이선스를 구매하기 전에 AI 기능을 먼저 사용해 볼 수 있나요?
네. Squish 30일 평가판에는 AI Assistant 사용 권한이 포함되어 있습니다. Squish MCP 서버는 오픈 소스이며, 별도의 가입 절차 없이 바로 이용하실 수 있습니다. Squish Vision을 체험해 보시려면 Qt Group에 문의하여 사전 출시 베타 프로그램에 대해 상담해보세요.

소프트웨어 품질 프로세스의 모든 단계를 강화하세요

코드 분석부터 테스트 실행 및 리포트에 이르기까지, Qt Group의 소프트웨어 품질 도구는 서로 연동되어
QA팀이 테스트 커버리지를 개선하고, 문제를 조기에 탐지하며, 지속적으로 소프트웨어 품질을 유지할 수 있도록 지원합니다