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本申请公开了一种元素定位方法及装置，该方法包括：获取待定位元素的目标元素特征；获取至少一个候选元素的候选元素特征；根据目标元素特征和候选元素特征，分别确定待定位元素与候选元素之间的文本相似度、资源标识相似度、描述相似度、元素类型相似度和位置相似度；根据文本相似度、资源标识相似度、描述相似度、元素类型相似度、和位置相似度，确定候选元素对应的定位得分；根据定位得分和匹配阈值进行筛选，从至少一个候选元素中确定目标匹配元素。该方法能够提升UI元素的定位准确性，增强对于属性变化的容错能力，进而提升自动化测试的测试成功率。

本申请公开了一种基于钩子Hook的错误处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在人工智能AI执行过程中，调用第一Hook对人工智能AI执行过程的上下文信息进行检查，得到第一检查结果。在第一检查结果指示上下文信息存在错误的情况下，调用第一Hook获取错误日志，错误日志用于指示是否允许AI继续执行。在错误日志指示允许AI继续执行的情况下，通过AI生成AI执行结果。调用第二Hook对AI执行结果进行检查，得到第二检查结果。在第二检查结果指示AI执行结果存在错误的情况下，调用第二Hook，确定错误处理策略。可见，本方案有助于降低AI的错误概率，提升AI执行流程的稳定性和可控性。

本申请公开了一种代码路径覆盖判断方法、装置、设备及存储介质，涉及软件测试技术领域，该方法包括：提取源码文件中的分支结构，所述分支结构包含分支条件和代码路径；根据所述分支条件与所述代码路径，计算语句覆盖率、分支覆盖率及路径覆盖率；判断三种覆盖率是否分别达到预设阈值，若任一覆盖率未达到对应阈值，则识别未覆盖路径；按照预设用例设计规则为所述未覆盖路径自动生成补充测试用例；基于所述补充测试用例重新计算各覆盖率，若仍存在未达标的覆盖率，则识别执行障碍并向用户发起问询，根据用户反馈执行对应处理操作。本申请实现了从源码结构出发主动识别覆盖缺口并自动生成补充用例，有效提升了代码覆盖率。