网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

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📅 最新动态：2025 年 3 月 17 日
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摘要

在现代软件开发中，测试是不可或缺的一环。然而，手动编写测试代码通常费时又枯燥，还容易出现遗漏。AI 工具如 GitHub Copilot 和 Tabnine 的出现，让“自动生成测试”成为可能。本文将围绕如何利用 AI 辅助生成高质量单元测试展开，从 prompt 编写技巧到集成 Jest（前端）与 Pytest（后端）的完整实践，带你掌握高效生成、精准覆盖的测试方法。

为什么我们需要 AI 自动生成测试？

每个开发者都知道测试很重要，但真正愿意“花时间写测试”的不多：

• 写测试太繁琐，逻辑复杂的代码写起来更累；
• 需求迭代频繁，测试常常来不及同步；
• 很多团队没有完整的测试覆盖率规范和工具；
• 测试代码“难写但没产出”，性价比低。

AI 工具能自动识别函数意图并生成初步的测试代码，甚至还能分析边界条件和异常情况，替我们做一些“重复脑力劳动”。

AI 工具概览：Copilot vs Tabnine

GitHub Copilot

基于 OpenAI Codex 引擎，Copilot 插件能实时在 IDE 中补全代码，包括测试代码生成。例如：

// 输入函数定义：
function sum(a, b) {
  return a + b;
}

// Copilot 自动生成测试：
test('adds 1 + 2 to equal 3', () => {
  expect(sum(1, 2)).toBe(3);
});

Tabnine

Tabnine 侧重于局部代码智能补全，支持多语言、私有模型部署，适合对隐私要求高的场景。但其测试代码自动补全能力目前弱于 Copilot。

结合测试框架实战演示

使用 Copilot + Jest 生成 JavaScript 测试

示例函数：

function isEven(num) {
  if (typeof num !== 'number') throw new Error('Invalid input');
  return num % 2 === 0;
}

Copilot 自动补全测试：

describe('isEven', () => {
  it('returns true for even numbers', () => {
    expect(isEven(4)).toBe(true);
  });

  it('returns false for odd numbers', () => {
    expect(isEven(5)).toBe(false);
  });

  it('throws error for non-numeric input', () => {
    expect(() => isEven('a')).toThrow('Invalid input');
  });
});

分析：

• 覆盖了正常、异常、边界情况；
• Copilot 自动补全结构完整；
• 可以根据函数注释增强准确性。

使用 Copilot + Pytest 生成 Python 测试

示例函数：

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("Cannot divide by zero")
    return a / b

Copilot 生成测试代码：

import pytest
from your_module import divide

def test_divide_normal():
    assert divide(10, 2) == 5

def test_divide_zero():
    with pytest.raises(ValueError):
        divide(5, 0)

Prompt 工程技巧：让 AI 更“懂你”

给函数写注释

/**
 * Check if a user is adult
 * @param {number} age - Age of the user
 * @returns {boolean}
 */
function isAdult(age) {
  return age >= 18;
}

注释中如果提及边界值、输入类型，Copilot 更容易理解函数意图。

手动写 1~2 个测试用例引导 AI 补全更多

test('returns true for 18', () => {
  expect(isAdult(18)).toBe(true);
});
// Copilot 会接着补全更多边界测试用例

实战场景案例

微服务接口测试生成

对一个 HTTP 接口函数：

// loginUser(email, password)

Prompt：
// @desc Test loginUser API with valid and invalid credentials

Copilot 自动生成：

describe('loginUser', () => {
  it('should return token for valid credentials', async () => {
    const res = await loginUser('test@example.com', 'password123');
    expect(res.token).toBeDefined();
  });

  it('should throw error for invalid credentials', async () => {
    await expect(loginUser('wrong', 'bad')).rejects.toThrow();
  });
});

数据库逻辑测试（Node + Prisma）

// createUser(name, email)

AI 自动补全：

test('creates user in DB', async () => {
  const user = await createUser('Alice', 'alice@example.com');
  expect(user).toHaveProperty('id');
});

QA 环节：常见问题解答

Q1：AI 生成的测试可靠吗？

• 可以作为“初始版本”，仍需人工校验。
• 建议对边界条件、异常处理手动补充。

Q2：AI 测试能覆盖所有逻辑吗？

• 不能。AI 模型缺乏业务上下文，仅根据已有代码推测。
• 更复杂的业务流程建议人工编写或引导式生成。

Q3：需要给 AI 喂什么样的 Prompt？

• 最小可运行函数定义
• 明确注释
• 提供函数签名或接口文档
• 少量引导性测试代码

总结

AI 自动生成测试并不能替代完整的测试工程，但它在提升效率、降低重复工作、加速开发验证上展现出极大价值。尤其是在初期项目搭建、接口验证阶段，AI 能生成一个“不错的起点”。

掌握 prompt 编写技巧、结合框架工具（如 Jest、Pytest）、通过人工精调完善边界和业务流程，是让 AI 成为你测试好搭档的关键。