写测试太烦？Copilot + Jest 让你 3 分钟搞定单元测试
大家好，我是 展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。
图书作者：《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者：《SwiftUI 入门，进阶与实战》
超级个体：COC上海社区主理人
特约讲师：大学讲师，谷歌亚马逊分享嘉宾
科技博主：华为HDE/HDG
我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告，同时也会提供产品优缺点分析、横向对比，并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。
展菲：您的前沿技术领航员
大家好，我是展菲！
全网搜索“展菲”，即可纵览我在各大平台的知识足迹。
公众号“Swift社区”，每周定时推送干货满满的技术长文，从新兴框架的剖析到运维实战的复盘，助您技术进阶之路畅通无阻。
微信端添加好友“fzhanfei”，与我直接交流，不管是项目瓶颈的求助，还是行业趋势的探讨，随时畅所欲言。
最新动态：2025 年 3 月 17 日
快来加入技术社区，一起挖掘技术的无限潜能，携手迈向数字化新征程！
文章目录
-
- 摘要
- 为什么我们需要 AI 自动生成测试？
- AI 工具概览：Copilot vs Tabnine
-
- GitHub Copilot
- Tabnine
- 结合测试框架实战演示
-
- 使用 Copilot + Jest 生成 JavaScript 测试
-
- 示例函数：
- Copilot 自动补全测试：
- 分析：
- 使用 Copilot + Pytest 生成 Python 测试
-
- 示例函数：
- Copilot 生成测试代码：
- Prompt 工程技巧：让 AI 更“懂你”
-
- 给函数写注释
- 手动写 1\~2 个测试用例引导 AI 补全更多
- 实战场景案例
-
- 微服务接口测试生成
- 数据库逻辑测试（Node + Prisma）
- QA 环节：常见问题解答
-
- Q1：AI 生成的测试可靠吗？
- Q2：AI 测试能覆盖所有逻辑吗？
- Q3：需要给 AI 喂什么样的 Prompt？
- 总结
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('[email protected]', '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', '[email protected]');
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。