Thanya Fuji@thanyafuji557

When developing web or mobile applications, code changes may unintentionally introduce side effects. Furthermore, novice developers often overlook testing the areas adjacent to their modifications. Consequently, manual testing by the QA team is typically conducted before deploying changes to production. To reduce the QA team's workload, end-to-end (E2E) scenario testing is often automated. This project aims to streamline and support automated testing efforts. Specifically, when implementing a UI test, assertions are generally written to verify that the screen reaches the expected state after code performs certain operations. However, such assertions often require detailed scripting, making the code difficult to read, maintain, and prone to breakage. In this project, we propose a solution: using Llama to check the screen as if instructing a human. For the purposes of this hackathon, our focus is exclusively on the UI testing of Android applications.

🔍 Aprovechar la implementación de IA para transformar la educación, impulsar el crecimiento económico y extender los beneficios de la IA a áreas vulnerables. 🧑🏻‍💻 Este hackathon es exclusivamente para participantes de toda América Latina. 📅 Únete del 22 al 25 de noviembre: Colabora virtualmente con colegas de todo LATAM para innovar soluciones para tus comunidades. 👨‍🏫 Trabaja junto a mentores de Meta AI y LabLab, obteniendo conocimientos para fortalecer tu proyecto. 🌍 El evento se llevará a cabo con partes en inglés y partes en español. Cada participante podrá decidir si presenta su proyecto en inglés o en español. 🏆 Compite por tu parte de $5,000 dólares en premios y la oportunidad de escalar tu proyecto para lograr un impacto social.