用途：该技能用于 AI 驱动的 UI 测试，将 PaddleOCR 截图分析与 DOM/无障碍树交叉校验结合，进行智能视觉回归测试。适用于需要从截图验证 UI、检查按钮文本是否正确、校验 UI 是否符合预期的场景。
主要能力：提供六级测试。L1 文本一致性，比较 OCR 文本与预期文本，检测错别字、缺失或多余文本、编码问题与文本截断；L2 布局合理性，分析 OCR 框坐标，检测元素重叠、文本溢出、组件错位；L3 DOM 一致性（核心功能），交叉比对 OCR 所见与 DOM 声明，检测 DOM 有但未渲染、渲染但不在 DOM、文本不匹配与计数差异；L4 无障碍，联合 OCR 与无障碍树分析视觉无障碍问题，如低对比度文本、缺失标签；L5 国际化，检测多语言 UI 中的语言不匹配、未翻译字符串；L6 动态内容，比较截图序列验证状态转换，检测加载状态未清除、动画卡住、内容未更新。
使用方式：需 Python 3.8+ 及 openai、playwright、Pillow，配置 PADDLEOCR_API_KEY 或 SILICONFLOW_API_KEY 环境变量，并执行 playwright install。运行 /ui-test 命令或直接执行脚本：python3 scripts/ui_test.py --url https://example.com --config examples/test-config.json。参数包括 --url、--config、--levels（默认 L1,L3）、--viewport（默认 1280x720）、--wait（默认 2000）、--output、--format、--source-map、--annotate。执行流程为：Playwright 导航、等待稳定、截图、提取无障碍树、发送截图至 PaddleOCR 提取文本与坐标、交叉校验、映射源码位置、生成报告、可选生成标注截图。
输出与集成：支持 JSON 与 Markdown 报告，提供 --source-map 时可将问题映射到源文件:行号。可与其他技能集成，如先用 dogfood 探索性分析再回归验证，或用 dev-browser 导航并截图后交由本技能分析。
限制：资料未提供具体价格、收费、平台支持范围、OCR 准确率及性能数据；部分检测依赖 OCR 置信度推断，实际效果暂未提供。