AI 很擅长“编”单元测试，但直接生成的用例经常一跑就红。下面三步法能把失败率降下来，让 AI 成为可用的测试初稿机。

第一步：把被测对象的真实签名喂进去

不要只贴函数体，把类型定义、依赖注入和构造方式一起贴出来，避免 AI 凭空猜接口。

class DiscountService:
    def __init__(self, repo: ProductRepo):
        self.repo = repo
    def calc(self, product_id: int, user_level: int) -> int: ...
# 请基于以上签名生成 pytest 用例，仓库对象用 mock 注入

第二步：先跑一遍，把红色报错反馈给 AI

AI 看不到运行结果。把第一条失败堆栈原样贴回去，请它修正用例，通常两三轮后用例就稳定了。

刚才生成的 test_calc 运行失败，报错如下：
AttributeError: 对象没有属性 get_by_id
请对照真实接口修正 mock 的属性和返回值。

第三步：收敛断言与边界

AI 喜欢只写“快乐路径”。请在提示词里要求它覆盖：空输入、极端数值、异常抛出等场景，并禁止用 sleep、访问网络这类不稳定写法。

小结：把 AI 生成的单测当成初稿，配上类型信息与真实反馈迭代，它产出的用例质量会接近老手水平，而成本低得多。