让 AI 帮你写好单元测试：从 0 覆盖到 80%

一句话结论

让 AI 写单元测试，已经从「能生成几行」进化到「能跑到 80% 覆盖」。但前提是给对提示词——无脑「帮我写测试」生成的东西往往只覆盖 happy path、边界缺失、mock 乱飞。用三段式提示词（覆盖目标 → 边界条件 → mock 策略），并让 AI 自查测试质量，效果立竿见影。

三段式提示词

不要只说「给这个函数写测试」。把任务拆成三段喂给 AI：

第 1 段：覆盖目标

给 src/utils/format.ts 里的 formatPrice / formatDate / slugify 写单元测试。
目标：行覆盖 ≥ 90%，每个导出函数至少一个用例。

明确覆盖率数字，AI 才会主动补分支。

第 2 段：边界条件

重点覆盖以下边界：
- formatPrice：0、负数、超大数、undefined、null、NaN
- formatDate：非法日期字符串、时区、闰秒
- slugify：中文、空格、特殊字符、空串

边界是 AI 最容易漏的，显式列出来它才会补。

第 3 段：mock 策略

- 涉及 fetch / 外部 API 的，用 vi.mock 隔离，不要真发请求
- 涉及 Date.now() 的，用 vi.useFakeTimers() 固定时间
- 涉及文件系统的，用临时目录或 mock fs
- 不要为了覆盖率 mock 掉被测函数本身

mock 策略写清楚，生成的测试才「可信」而非「自欺欺人」。

框架适配

三段式结构通用，差异只在断言风格和 runner 命令：

Vitest 示例（AI 生成后你 review）

import { describe, it, expect, vi, afterEach } from 'vitest'
import { formatPrice } from '../src/utils/format'

describe('formatPrice', () => {
  it('正常金额格式化', () => {
    expect(formatPrice(1234.5)).toBe('¥1,234.50')
  })
  it('负数与 0', () => {
    expect(formatPrice(0)).toBe('¥0.00')
    expect(formatPrice(-5)).toBe('-¥5.00')
  })
  it('非法输入抛错', () => {
    expect(() => formatPrice(NaN)).toThrow()
    expect(() => formatPrice(undefined as any)).toThrow()
  })
})

Pytest 示例

import pytest
from utils import slugify

def test_slugify_basic():
    assert slugify("Hello World") == "hello-world"

def test_slugify_chinese():
    assert "python" in slugify("Python 编程")

def test_slugify_empty():
    assert slugify("") == ""

Go test 示例

func TestFormatPrice(t *testing.T) {
    got := formatPrice(1234.5)
    want := "¥1,234.50"
    if got != want {
        t.Errorf("got %q want %q", got, want)
    }
}

让 AI 自查测试质量（review 提示词）

生成后别直接 Accept，让 AI 当 reviewer：

review 刚才生成的测试，检查：
1. 有没有「假覆盖」——只断言不抛错但没验证返回值
2. 边界是否真覆盖（不是只测 happy path）
3. mock 是否过度（mock 掉了被测逻辑本身）
4. 用例之间是否有依赖（必须能独立运行）
给出问题清单并修复。

AI 之家 观点：AI 生成的测试最大的陷阱是「假覆盖」——expect(true).toBe(true) 或只断言「不抛异常」。CI 上绿了，其实啥也没测。强制它自查「有没有验证返回值」能过滤掉大半垃圾用例。

覆盖率门槛设置

用 vitest --coverage / pytest --cov / go test -cover 看实际数字，逐步提。

CI 上跑通的踩坑

1. 测试依赖执行顺序：AI 偶尔写出有状态的测试（共享全局变量），单独跑过、CI 并行跑挂。要求「每个用例独立」。
2. 快照测试滥用：AI 爱用 toMatchSnapshot()，但快照一旦生成就永远「通过」。关键逻辑用显式断言。
3. 假定时器未清理：vi.useFakeTimers() 后忘了 afterEach(vi.useRealTimers)，污染下一个测试。
4. 覆盖率门槛设太高：新项目直接设 80% 会卡住 CI。建议先 60% 起步，逐步提。
5. AI 改了源码来「让测试通过」：review 时注意它是否偷偷放宽了函数逻辑。接 CodeRabbit 在 PR 卡一道质量门更稳。

真实案例：从 0 到 82% 覆盖

一个 2000 行 TS 工具库，原本 0 测试。用三段式提示词分批生成：

• 第 1 批：纯函数（format/parse）→ 覆盖 95%
• 第 2 批：带 IO 的函数（fetch 包装）→ mock 后覆盖 80%
• 第 3 批：边界与异常 → 总覆盖 82%
• AI 自查修掉 6 处「假覆盖」用例

总耗时约 2 小时（含 review），人力约为纯手写的 1/4。

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来源说明：本文基于 Vitest / Pytest / Go testing 官方文档、CodeRabbit 评审能力说明及 AI 之家 编辑部实践归纳。框架版本迭代快，命令以官方最新文档为准。