AI Coding与单元测试的协同进化：从验证到驱动
总第642篇 | 2025年第039篇
AI生成代码质量难以把控！本文分享来自美团的技术实践，三大策略破解AI编程痛点。单测快速验证逻辑正确性，安全网保护存量代码演进，TDD模式精准传递需求。告别「看起来没问题」的错觉，构建AI时代的代码质量保障体系。
目录
一、引言二、策略一：单测检验AI代码逻辑正确性
三、策略二：构建安全网保护存量代码
四、策略三：TDD思想驱动AI开发
4.1 “先生成，后验证”的局限
4.2 TDD模式的革命性转变
4.3 案例：优惠券使用规则引擎的复杂逻辑
五、实践要点
5.1 环境配置
5.2 掌握单测语法
5.3 选择合适场景与策略
5.4 持续维护
六、结语一、引言目前，国内外很多AI Coding助手能在几秒钟内生成完整代码块，大大提升了开发效率，但这种高速开发模式也带来了潜在风险——与人工编码不同是，AI Coding助手生成代码存在两个特殊风险：其一，AI Coding助手依赖于上下文与模型自身的能力，输出的代码质量相对不可控。其二，AI生成的代码虽然逻辑通顺、结构完整，但可能隐藏着难以察觉的边界问题或逻辑缺陷。
核心问题：我们如何快速的验证AI生成代码的质量和可靠性？
本文旨在分享如何借助单元测试，让AI编程合作更高效可靠，主要解决三个常见痛点：
肉眼审查困境：AI一次性生成大量代码时，难以快速准确判断逻辑完备性；存量代码信任危机：如何验证AI修改老代码时，不会产生非预期的结果；
需求传达难题：如何精准向AI表达复杂需求并快速验证。
针对上述三个常见痛点，本文提出采用不同的单元测试策略来应对以上问题。每个策略都针对一个特定痛点设计：策略一通过测试解决肉眼审查的局限性；策略二构建单测安全网应对存量代码的信任问题；策略三则采用TDD模式优化需求传达与验证流程。下文将依次展开说明，希望能对大家有所帮助或启发。
二、策略一：单测检验AI代码逻辑正确性| 2.1 问题背景传统的人工代码审查在AI生成的大量代码面前显得低效且不可靠。在软件测试实践中，有着测试左移（Shift Left Testing）的概念，本质上是借助工具和测试手段更早地发现问题和预防问题。在AI Coding时代，这一理念尤为关键：跳过单元测试直接集成测试看似"抄近路"，实则是将风险后置——开发阶段几分钟能发现的Bug，在集成测试环境可能需要较长定位修复，这中间包含了代码部署、环境准备、测试条件的准备、问题定位、开发人员修复、再次部署验证等一系列漫长的环节。
相比之下，单元测试具有独特的优势：它能够独立运行、快速验证结果，并且可以无限次重复执行。这种测试方式就像是为项目进行的一次性投资，却能为整个开发周期构建起一张可靠的“安全网”。它不仅能实时验证AI Coding生成的代码是否正确，更能持续保障未来代码的质量稳定性，让开发团队始终对代码库保持信心。
任务背景：实现一个支持多条件筛选的复杂分页查询接口pageQueryRobot
AI生成了如下核心查询逻辑：
public ListBoolean enabled, Integer pageNo, Integer pageSize) {// ... 前置校验代码 ...// 分页查询机器人基础信息int offset = (pageNo - 1) * pageSize;List.skip(offset).limit(pageSize).map(robotId -> agentRobotDAO.getRobotById(robotId, false)).filter(Objects::nonNull)// 问题代码：类型不匹配的隐蔽Bug.filter(entity -> enabled == null || Objects.equals(entity.getEnabled, enabled 1 : 0)).filter(entity -> Objects.equals(entity.getChatSceneCode, chatSceneCode)).collect(Collectors.toList);return entities.stream.map(this::convertToModel).filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList);}
问题分析：这段代码看起来逻辑完整，但第8行的过滤逻辑包含了多个复杂元素：
三元运算符 enabled 1 : 0
Objects.equals 的使用
Boolean到Integer的隐式逻辑转换
仅凭肉眼很难发现其中的类型不匹配问题。
单元测试发现问题：通过AI编写了17个全面的单元测试用例，覆盖：
正常场景：各种有效参数组合
边界场景：null值、空集合处理
参数组合：enabled为true/false/null的不同情况
@Testpublic void testPageQueryWhenEnabledIsTrue {// arrangeListString chatSceneCode = "SCENE_C";Boolean enabled = true; // 测试enabled为true的情况// 模拟数据库返回的实体，enabled字段为Boolean类型AgentRobotEntity mockEntity = new AgentRobotEntity;mockEntity.setEnabled(true); // 注意：这里是Boolean类型mockEntity.setChatSceneCode("SCENE_C");when(agentRobotDAO.getRobotById(anyLong, eq(false))).thenReturn(mockEntity);// actListshopIds, chatSceneCode, enabled, 1, 10);// assert - 这个测试失败了！assertEquals(1, result.size); // 期望返回1个结果，实际返回0个}
测试运行结果：当enabled为true时测试失败！
问题定位：通过测试失败，快速定位到过滤逻辑的问题：
// 错误的逻辑：entity.getEnabled返回Boolean类型，但与Integer比较Objects.equals(entity.getEnabled, enabled 1 : 0)// 当enabled=true时，比较的是 Objects.equals(Boolean.TRUE, 1) -> false// 当enabled=false时，比较的是 Objects.equals(Boolean.TRUE, 0) -> false
正确修复：
// 修复后：直接比较Boolean类型.filter(entity -> enabled == null || Objects.equals(entity.getEnabled, enabled))
意外收获：在审查测试覆盖的代码时，还发现了N+1查询的性能问题：
// 存在性能问题的代码.map(robotId -> agentRobotDAO.getRobotById(robotId, false)) // 每个robotId单独查询
成果验证：修复后，所有17个单元测试用例全部通过，代码质量得到保障。
三、策略二：构建安全网保护存量代码| 3.1 问题场景AI对存量代码的修改挑战更大。AI看到的可能只是函数或类的局部，无法理解背后的业务规则和历史包袱。如何放心的让AI修改已有的代码？
在进行AI Coding前，需要确保旧有逻辑，处于单元测试的完全覆盖保护中，这就像在开启汽车的“自动辅助驾驶”功能前，必须先系好安全带一样。这条“安全带”就是我们完善的、可运行的单元测试集。
业务背景：需要将消息延迟回复服务从原来的平台A、平台B的用户扩展到平台C用户。
原始代码分析：
// TextDelayReplyStrategy.java 中的核心逻辑private boolean needSkip(ChatHistoryE chatHistoryE) {UserDTO UserDTO = UserHelper.parseUser(chatHistoryE.getUserId);return MessageSendDirectionEnum.CLIENT_SEND.value != chatHistoryE.getMessageStatus|| MessageShieldEnum.RECEIVER_SHIELD.value == chatHistoryE.getShield|| UserDTO == null|| !UserType.isLoginUser(UserDTO.getUserType); // 关键判断逻辑}
这个needSkip方法决定了哪些用户类型需要跳过延迟回复处理。原逻辑中，UserType.isLoginUser只覆盖平台A、平台B的登录用户，不包括平台C用户。
修改前的安全网构建：
按照“分析-测试-实施-验证”方法论，首先完善单元测试：
// 针对现有逻辑的保护性测试@Testpublic void testNeedSkipWithAUser {// 平台A用户不应被跳过ChatHistoryE chatHistory = buildChatHistory(A_USER_ID);assertFalse(strategy.needSkip(chatHistory));}@Testpublic void testNeedSkipWithBUser {// 平台B用户不应被跳过ChatHistoryE chatHistory = buildChatHistory(B_USER_ID);assertFalse(strategy.needSkip(chatHistory));}@Testpublic void testNeedSkipWithCUser {// 平台C在修改前应被跳过ChatHistoryE chatHistory = buildChatHistory(C_USER_ID);assertTrue(strategy.needSkip(chatHistory)); // 修改前的预期行为}@Testpublic void testNeedSkipWithGuestUser {// 游客用户应被跳过ChatHistoryE chatHistory = buildChatHistory(GUEST_USER_ID);assertTrue(strategy.needSkip(chatHistory));}
运行基线测试：确保所有测试通过，建立基线状态
[INFO] Tests run: 15, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0[INFO] 所有现有逻辑测试通过，可以安全修改
AI辅助修改实施：
向AI提供需求："将平台C用户也纳入延迟回复服务范围"
AI分析代码后给出修改方案：
// 修改后的代码private boolean needSkip(ChatHistoryE chatHistoryE) {UserDTO UserDTO = UserHelper.parseUser(chatHistoryE.getUserId);return MessageSendDirectionEnum.CLIENT_SEND.value != chatHistoryE.getMessageStatus|| MessageShieldEnum.RECEIVER_SHIELD.value == chatHistoryE.getShield|| UserDTO == null|| !UserType.isAorBorCLoginUser(UserDTO.getUserType); // 扩展用户范围}
验证阶段的精准反馈：
修改后运行测试集：
# 运行结果[INFO] Tests run: 15, Failures: 1, Errors: 0, Skipped: 0[ERROR] testNeedSkipWithCProviderUser: expected:true> but was:false>
结果分析：
testNeedSkipWithAUser - 通过（平台A用户逻辑未变）
testNeedSkipWithBUser - 通过（平台B用户逻辑未变）
testNeedSkipWithCUser - 失败（平台C预期的变更）
testNeedSkipWithGuestUser - 通过（游客用户逻辑未变）
更新期望值：
@Testpublic void testNeedSkipWithCUser {// 修改后：平台C不应被跳过ChatHistoryE chatHistory = buildChatHistory(C_USER_ID);assertFalse(strategy.needSkip(chatHistory)); // 更新期望值}
最终验证：
[INFO] Tests run: 15, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0[INFO] 所有测试通过，修改安全完成
这种方法将开发者从“担心AI改坏代码”的不信任中解放出来，明确知道哪些功能被影响，哪些保持不变，实现安全、高效的存量代码演进。
四、策略三：TDD思想驱动AI开发| 4.1 “先生成，后验证”的局限 
前面两节所提到的策略可以归类为"先生成，后验证"，在一定的场景下仍然存在两个问题：
提示词驱动：开发者反复修改自然语言描述，AI产出不确定，返工频繁； 肉眼审查：生成测试用例仍然需要人工验证，一旦用例较多，效率依然低下。| 4.2 TDD模式的革命性转变TDD 核心理念：
测试先行：先写测试，再写实现代码。 小步快跑：以微小增量推进开发，每次只解决一个问题。 设计驱动：测试即需求文档，驱动接口设计和代码结构。 安全网：测试集提供即时反馈，支持安全重构。整个开发过程严格遵循 Red -> Green -> Refactor 的循环。
Red: 先编写一个失败的单元测试，用代码来定义我们期望实现的功能。
Green: 编写最精简的业务代码，让测试恰好通过。
Refactor: 在测试持续通过的前提下，重构优化代码的设计和质量。
借助测试驱动开发（TDD）思想，我们先为AI提供一份清晰、无歧义的“需求说明书”和“验收标准”，然后指导它进行代码的生成。这个过程的核心是“ 红- 绿- 重构”循环，它将我们的每一次的对话，都转化为一次可验证的、可累加的进步。采用“先验证，后实现”的红-绿-重构循环，将模糊的需求转化为精确的代码语言。
| 4.3 案例：优惠券使用规则引擎的复杂逻辑业务需求：开发一个智能优惠券使用规则引擎，支持"多券叠加使用和最优组合推荐"
传统困难：
自然语言描述：“实现优惠券规则引擎，支持多种券类型的叠加使用，并智能推荐最优使用方案”
AI需要猜测：哪些券可以叠加？什么是“最优”？有哪些使用限制？
反复沟通：多次修改提示词，AI理解仍然偏离业务实际
第一次尝试：AI理解为“简单累加所有优惠”
// AI第一次实现 - 过于简化public BigDecimal calculateDiscount(Order order, Listreturn coupons.stream.map(coupon -> coupon.getDiscountAmount).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);}// 问题：忽略了券的使用条件、互斥规则、叠加限制
第二次尝试：AI理解为“选择面额最大的券”
// AI第二次实现 - 逻辑错误public Listreturn availableCoupons.stream.filter(coupon -> order.getTotalAmount.compareTo(coupon.getMinOrderAmount) >= 0).max(Comparator.comparing(Coupon::getDiscountAmount)).map(List::of).orElse(Collections.emptyList);}// 问题：只考虑单券最大优惠，未考虑多券组合的更优效果
第三次尝试：AI尝试复杂逻辑但引入更多问题
// AI第三次实现 - 逻辑混乱public CouponUsageResult applyCoupons(Order order, List// 各种复杂的if-else嵌套，但缺乏清晰的业务规则// 没有处理券的互斥关系// 没有考虑计算顺序对最终优惠的影响// 边界条件处理不当}
经过多轮提示词优化，每次都需要重新解释复杂的业务规则，仍不满足预期。
TDD方式的完整循环：
红色阶段：用测试定义需求
编写测试用例，精确定义复杂的业务规则：
@Testpublic void testCouponUsageWithBasicStackingRules {// 构造订单：总价100元，包含数码产品Order order = new Order.setTotalAmount(new BigDecimal("100.00")).addItem("数码产品", new BigDecimal("100.00"));// 构造可用优惠券Listnew Coupon.setType("满减券").setCondition("满50减10").setDiscountAmount(new BigDecimal("10")),new Coupon.setType("打折券").setCondition("数码类9折").setDiscountRate(new BigDecimal("0.9")),new Coupon.setType("免邮券").setCondition("免运费").setDiscountAmount(new BigDecimal("5")));// 期望结果：满减券和免邮券可叠加，打折券与满减券互斥，应选择最优组合CouponUsageResult result = CouponEngine.calculateOptimalUsage(order, availableCoupons);// 验证最优方案：使用打折券+免邮券 (90+0=90元，比满减券+免邮券的85元更优)assertEquals(2, result.getUsedCoupons.size);assertTrue(result.getUsedCoupons.stream.anyMatch(c -> "打折券".equals(c.getType)));assertTrue(result.getUsedCoupons.stream.anyMatch(c -> "免邮券".equals(c.getType)));assertEquals(new BigDecimal("95.00"), result.getFinalAmount); // 100*0.9 + 0 - 5运费}@Testpublic void testCouponMutualExclusionRules {Order order = new Order.setTotalAmount(new BigDecimal("200.00"));Listnew Coupon.setType("满减券").setCondition("满100减30").setDiscountAmount(new BigDecimal("30")),new Coupon.setType("打折券").setCondition("全场8折").setDiscountRate(new BigDecimal("0.8")),new Coupon.setType("新用户专享").setCondition("首单5折").setDiscountRate(new BigDecimal("0.5")));CouponUsageResult result = CouponEngine.calculateOptimalUsage(order, availableCoupons);// 验证互斥规则：新用户券与其他券互斥，且优惠最大，应该单独使用assertEquals(1, result.getUsedCoupons.size);assertEquals("新用户专享", result.getUsedCoupons.get(0).getType);assertEquals(new BigDecimal("100.00"), result.getFinalAmount); // 200 * 0.5}@Testpublic void testCouponUsageConditionValidation {Order order = new Order.setTotalAmount(new BigDecimal("30.00")).setUserLevel("普通用户").addItem("服装", new BigDecimal("30.00"));Listnew Coupon.setCondition("满50减10"), // 不满足金额条件new Coupon.setCondition("VIP专享9折"), // 不满足用户等级条件new Coupon.setCondition("数码类8折"), // 不满足品类条件new Coupon.setCondition("无门槛5元券").setDiscountAmount(new BigDecimal("5")) // 满足条件);CouponUsageResult result = CouponEngine.calculateOptimalUsage(order, availableCoupons);// 验证条件判断：只有无门槛券可用assertEquals(1, result.getUsedCoupons.size);assertEquals("无门槛5元券", result.getUsedCoupons.get(0).getCondition);assertEquals(new BigDecimal("25.00"), result.getFinalAmount);}
运行测试：
[ERROR] testCouponUsageWithBasicStackingRules: Class CouponEngine doesn't exist[ERROR] testCouponMutualExclusionRules:Method calculateOptimalUsage not found
红色阶段成功：测试失败，但复杂的业务规则已经通过代码精确表达。
绿色阶段：AI精确实现
将失败的测试用例提供给AI：“请实现CouponEngine.calculateOptimalUsage方法，让这些测试通过”
AI分析测试用例后，精确理解了复杂的业务规则：
券类型包括满减券、打折券、免邮券、新用户券等
不同券有不同的叠加和互斥规则
需要验证使用条件（金额、用户等级、商品类别）
要计算最优的券使用组合
AI生成的实现方案：
public class CouponEngine {public static CouponUsageResult calculateOptimalUsage(Order order, List// 1. 过滤出满足使用条件的券List.filter(coupon -> isEligible(order, coupon)).collect(Collectors.toList);// 2. 生成所有可能的券组合（考虑互斥规则）List// 3. 计算每种组合的最终优惠，选择最优方案return validCombinations.stream.map(combination -> calculateResult(order, combination)).min(Comparator.comparing(CouponUsageResult::getFinalAmount)).orElse(new CouponUsageResult(order.getTotalAmount, Collections.emptyList));}private static boolean isEligible(Order order, Coupon coupon) {String condition = coupon.getCondition;// 金额条件检查if (condition.contains("满") && condition.contains("减")) {BigDecimal minAmount = extractMinAmount(condition);if (order.getTotalAmount.compareTo(minAmount) returnfalse;}// 用户等级检查if (condition.contains("VIP") && !"VIP用户".equals(order.getUserLevel)) {returnfalse;}// 商品类别检查if (condition.contains("数码类") && !order.hasCategory("数码产品")) {returnfalse;}returntrue;}private static ListList// 生成所有子集组合for (int i = 0; iListfor (int j = 0; jif ((i & (1combination.add(coupons.get(j));}}// 检查组合是否符合互斥规则if (isValidCombination(combination)) {combinations.add(combination);}}return combinations;}private static boolean isValidCombination(List// 检查互斥规则boolean hasDiscountCoupon = combination.stream.anyMatch(c -> "打折券".equals(c.getType));boolean hasReduceCoupon = combination.stream.anyMatch(c -> "满减券".equals(c.getType));boolean hasNewUserCoupon = combination.stream.anyMatch(c -> "新用户专享".equals(c.getType));// 新用户券与其他券互斥if (hasNewUserCoupon && combination.size > 1) {returnfalse;}// 打折券与满减券互斥if (hasDiscountCoupon && hasReduceCoupon) {returnfalse;}returntrue;}private static CouponUsageResult calculateResult(Order order, ListBigDecimal finalAmount = order.getTotalAmount;// 按照优先级顺序应用优惠for (Coupon coupon : usedCoupons) {if ("打折券".equals(coupon.getType)) {finalAmount = finalAmount.multiply(coupon.getDiscountRate);} elseif ("满减券".equals(coupon.getType) || "无门槛5元券".equals(coupon.getCondition)) {finalAmount = finalAmount.subtract(coupon.getDiscountAmount);} elseif ("免邮券".equals(coupon.getType)) {// 免邮券单独处理运费finalAmount = finalAmount.subtract(coupon.getDiscountAmount);}}return new CouponUsageResult(finalAmount, usedCoupons);}}
运行测试：
[INFO] Tests run: 3, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0[INFO] All tests passed!
绿色阶段成功：测试通过，复杂的业务逻辑完全正确。
重构阶段：优化代码质量
在测试保护下，对AI生成的代码进行质量优化：
public class CouponEngine {// 提取常量，增强可读性private static final Setprivate static final String NEW_USER_COUPON_TYPE = "新用户专享";public static CouponUsageResult calculateOptimalUsage(Order order, Listif (CollectionUtils.isEmpty(availableCoupons)) {return new CouponUsageResult(order.getTotalAmount, Collections.emptyList);}// 使用策略模式优化条件验证List.filter(coupon -> CouponValidator.isEligible(order, coupon)).collect(Collectors.toList);// 使用组合算法优化券组合生成List// 使用计算引擎优化折扣计算return validCombinations.stream.map(combination -> DiscountCalculator.calculateResult(order, combination)).min(Comparator.comparing(CouponUsageResult::getFinalAmount)).orElse(new CouponUsageResult(order.getTotalAmount, Collections.emptyList));}}// 职责分离：券验证器class CouponValidator {public static boolean isEligible(Order order, Coupon coupon) {return AmountValidator.validate(order, coupon) &&UserLevelValidator.validate(order, coupon) &&CategoryValidator.validate(order, coupon);}}// 职责分离：券组合器class CouponCombinator {public static Listreturn PowerSetGenerator.generate(coupons).stream.filter(MutualExclusionChecker::isValidCombination).collect(Collectors.toList);}}// 职责分离：折扣计算器class DiscountCalculator {public static CouponUsageResult calculateResult(Order order, List// 按优先级排序券，确保计算顺序正确List.sorted(Comparator.comparing(CouponPriorityResolver::getPriority)).collect(Collectors.toList);BigDecimal finalAmount = order.getTotalAmount;for (Coupon coupon : sortedCoupons) {finalAmount = applyCouponDiscount(finalAmount, coupon);}return new CouponUsageResult(finalAmount, usedCoupons);}private static BigDecimal applyCouponDiscount(BigDecimal currentAmount, Coupon coupon) {return CouponTypeHandler.getHandler(coupon.getType).applyDiscount(currentAmount, coupon);}}
重构验证：
[INFO] Tests run: 3, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0[INFO] 重构完成，测试持续通过，代码结构更清晰，职责分离更明确
协作模式转变：开发者不再需要为如何描述复杂的业务规则而烦恼，现在只需专注于设计精确的测试场景——我们负责定义“做什么”和“预期结果”，而AI则负责实现具体的“怎么做”。这种明确的分工让复杂逻辑的开发变得既可控又高效。
通过这种方式，我们能够确保：
需求表达精准无歧义
边界条件全面覆盖
实现过程完全可控
重构过程安全可靠
当需要开发新场景时，只需新增测试用例即可，完全不必担心会破坏原有逻辑。这种开发模式不仅提升了效率，更确保了系统的稳定性和可维护性。
五、实践要点| 5.1 环境配置 确保AI Agent能执行mvn test命令
设定明确的行为准则（Rule），让AI能够知道我们现在遵循的开发范式，防止AI为了通过测试"作弊"修改业务代码。一个借助TDD思想驱动代码生成的执行准则如下：
# AI Agent 行为准则：TDD 测试驱动开发## 1. 总则### 1.1. 概述为了确保 AI Agent 遵循 TDD（测试驱动开发）的开发模式，Agent 必须严格按照 **Red-Green-Refactor** 三个阶段的循环进行开发。在执行每个阶段前，Agent 必须向开发者明确声明其当前所处的阶段。本准则旨在确保 Agent 遵循正确的 TDD 开发流程，避免跳过关键步骤。### 1.2. 环境配置：强制使用指定的 settings.xml**核心要求**: 所有对 `mvn@ 命令的调用（如 mvn test@, mvn compile@ 等），都**必须**使用 --settings@ (或 -s@) 参数来指定一个自定义的 settings.xml` 文件，以确保能够访问内部的 Maven 仓库。- **命令格式示例**: `mvn --settings [settings.xml的绝对路径] test`- **`settings.xml` 文件路径**: `[settings.xml的绝对路径]`Agent 在执行任何 Maven 命令前，必须确认此路径已被正确配置和使用。---## 2. TDD 三阶段循环### 2.1. 第一阶段：RED (写失败的测试)#### 2.1.1. 目标编写一个**必然失败**的测试用例，明确定义即将实现的功能需求。#### 2.1.2. 核心准则- **允许**: Agent 可以在 `src/test/` 目录下创建新的测试文件或添加新的测试方法- **要求**:- 测试必须是失败的（因为对应的实现代码尚未存在或不完整）- 一次只测试一个功能点- 测试代码要简单清晰- 测试名称要明确表达测试意图- **禁止**: Agent **不能**修改 `src/main/` 目录下的任何现有代码- **验证**: 运行测试必须显示红色（失败状态）#### 2.1.3. 交互示例- **开发者提示**: "我需要实现一个计算器的加法功能"- **Agent 回应**: "已激活 **RED 阶段**。我将先编写一个失败的测试用例来定义加法功能的需求。"### 2.2. 第二阶段：GREEN (让测试通过的最简实现)#### 2.2.1. 目标编写**最简单**的实现代码，让当前失败的测试通过。#### 2.2.2. 核心准则- **允许**: Agent 可以创建、修改 `src/main/` 目录下的代码- **要求**:- 优先考虑最简单的实现方式- 专注于满足当前测试用例- 快速实现功能让测试通过- **禁止**:- **不能**修改测试代码- **不考虑**代码质量和性能优化- **不进行**过度设计- **验证**: 运行测试必须显示绿色（通过状态）#### 2.2.3. 交互示例- **Agent 回应**: "已激活 **GREEN 阶段**。我将实现最简单的代码来让刚才的测试通过，不考虑优化和设计。"### 2.3. 第三阶段：REFACTOR (重构优化)#### 2.3.1. 目标在保持测试通过的前提下，改进代码的设计、质量和可维护性。#### 2.3.2. 核心准则- **允许**: Agent 可以重构 `src/main/` 目录下的实现代码- **要求**:- 改进代码设计和质量- 消除重复代码- 提高代码可读性和可维护性- 每次重构后必须运行测试确保通过- **禁止**:- **不能**修改测试的行为和期望- **不能**破坏现有功能- **验证**: 重构过程中和完成后，所有测试必须保持绿色#### 2.3.3. 交互示例- **Agent 回应**: "已激活 **REFACTOR 阶段**。我将重构代码以提高质量，同时确保所有测试保持通过状态。"---## 3. TDD 最佳实践### 3.1. 循环节奏- **小步快走**: 每个 Red-Green-Refactor 循环应该很短（几分钟到十几分钟）- **频繁验证**: 每个阶段完成后都要运行测试验证- **逐步推进**: 一次只关注一个小功能点### 3.2. 测试质量要求- **快速执行**: 单元测试应该在秒级内完成- **独立性**: 测试之间不应该有依赖关系- **可重复性**: 测试结果应该是确定的和可重复的- **清晰命名**: 测试方法名应明确表达测试意图### 3.3. 代码质量保证- **持续重构**: 在每个循环的 REFACTOR 阶段改进代码- **消除重复**: 遵循 DRY（Don't Repeat Yourself）原则- **保持简洁**: 代码应该简洁明了，易于理解### 3.4. 流程控制Agent 在每个阶段转换时，必须：1. 明确声明即将进入的阶段2. 说明当前阶段的具体目标3. 完成阶段后验证结果4. 确认是否继续下一个循环| 5.2 掌握单测语法
AI擅长基础用例覆盖，但复杂业务场景、边界条件仍有可能需要开发者手动编写。不要完全依赖AI构造用例。
| 5.3 选择合适场景与策略快速决策法则：
简单功能：单个方法，逻辑直观，采用“先实现，后验证”；
复杂业务逻辑：多分支判断、算法计算、状态转换，采用TDD“先验证，后实现”；
存量代码修改：采用“安全网保护”策略；
提示词难以描述需求时：测试用例是最好的需求文档，采用TDD让代码直接表达需求。
| 5.4 持续维护单元测试必须与业务代码演进保持同步。一个过时的、无人维护的测试集，其价值会迅速归零，甚至成为负资产。
六、结语如今，单元测试已被赋予全新的意义——它不再被视为一种“开发负担”，而是进化成为AI Coding时代的“质量引擎”。
我们构建起三重关键保障：
策略一：以客观检验替代主观判断，让AI代码告别“看起来没问题”的错觉； 策略二：为存量代码筑起防护墙，使修改存量代码安全可控，降低演进风险； 策略三：用测试作为与AI的沟通语言，精准传递复杂需求与预期。更深层次的变化在于，我们正在重新定义开发者的核心价值：当我们从“思考提示词”转向“思考测试用例”，本质上是从AI代码被动的审查者，转变为了主动的需求设计者与质量掌控者。这不仅加速开发进程，更显著提升代码质量。这正是AI时代中，开发者与智能工具协同进化的优秀范式。
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