cli
从终端进行视觉回归测试和团队协作的CLI工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：cli。 它的用途是：从终端进行视觉回归测试和团队协作的CLI工具 详细介绍见：https://321skill.com/skills/cli-vizzly-testing/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我检查一下这次组件改动有没有引起意外的UI变化。” 它会引导你使用 `vizzly tdd run "npm test"` 来运行测试并捕获截图，然后自动打开本地报告，高亮显示与之前基线的所有视觉差异，让你快速确认是预期改动还是需要修复的Bug。
介绍
Vizzly CLI 是一款专注于解决UI视觉回归测试问题的工具。它帮助开发者在终端中捕获测试中的屏幕截图，并与已批准的基线进行对比，从而快速发现UI层面的非预期变化。
使用方式非常灵活。开发者可以通过 vizzly tdd start 启动本地TDD服务器，边写测试边实时查看截图和差异；也可以通过 vizzly run 命令将截图上传到云端，与团队共享基线、进行代码评审，并集成到CI/CD流程中，确保构建状态。
这个工具非常适合需要保证UI一致性的前端开发、测试工程师和全栈开发团队。无论是个人进行本地快速验证，还是团队需要建立规范的视觉测试流程，Vizzly都能提供支持。
建议初次使用时先通过 vizzly init 初始化项目，从本地TDD模式开始熟悉流程。对于团队项目，尽早链接云端项目（vizzly project link）以建立共享的基线库。在CI中，建议使用项目令牌并配合 --wait 参数，让构建在视觉测试失败时能正确中断。
核心特点
它不仅是一个本地测试工具，更集成了云端协作平台，支持团队评审、基线管理和CI集成；其 `vizzly context` 命令提供了强大的终端数据查询能力，特别适合脚本、自动化流程和AI智能体获取结构化的测试证据。
注意事项
主要专注于视觉（截图）层面的回归测试，不适合单元测试、集成测试或性能测试等非视觉场景。
常见问题
Vizzly CLI和Jest、Playwright自带的截图功能有什么区别？
Vizzly专注于视觉回归的完整工作流，提供专业的差异对比、团队评审、基线管理和历史追踪，而不仅仅是截图。它能将不同测试框架的截图统一管理。
是否必须使用云端服务？
不是必须的。Vizzly CLI支持纯本地模式（TDD），所有数据存储在项目 `.vizzly` 目录下。云端服务用于团队协作、CI集成和长期基线存储。