概述基于 AutoGLM 大模型移动端智能自动化测试框架，实现安卓智能手机 APP 页面上下滑动自动化操作，同步采集 UI 界面滚动渲染性能数据，自动生成 UX 性能测试报告。当前测试存在 AI 模型推理思考延迟过大，滑动动作间隔过长，性能采集数据碎片化，最终生成的性能报告时序稀疏、间隔偏大，无法达到标准高密度连续滑动性能报表输出要求。本文档完整阐述 AutoGLM 整体运行机制、核心执行流程、延迟产生根源、现存业务问题，同时明确所有需要修改的配置文件、代码文件，逐条给出修改前原始内容与修改后标准可用内容，完成全流程改造，实现零间隔连续滑动，输出标准紧凑间隔的 UI 性能测试报告。修改文档目录本次需修改全部文件汇总文件 1：scenario_presets.yaml 测试场景配置文件 2：mobile_prompt_zh.py 大模型提示词文件 3：device_control.py 设备滑动驱动代码文件 4：task_scheduler.py 任务调度代码文件 5：perf_report_generator.py 性能报表生成代码优化总结1 需修改全部文件汇总scenario_presets.yaml—— 测试流程、滑动参数、采集规则mobile_prompt_zh.py—— 限制 AI 自主思考，禁止加延迟device_control.py—— 底层滑动逻辑，删除休眠、支持零间隔task_scheduler.py—— 调度优先走固定指令，跳过 AI 推理perf_report_generator.py—— 报表改为高密度连续曲线2 文件 1：scenario_presets.yaml文件用途定义测试步骤、滑动动作、采集范围、预热逻辑，是测试入口配置修改前内容yamlapp_scroll_performance: name: APP滚动UI性能测试 description: 测试APP上下滑动流畅度 defaults: warmup_runs: 1 test_runs: 1 warmup: steps: - 启动被测APP - 关闭弹窗等待加载 - 简单滑动页面预热 test: steps: