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讓 AI 補測試：先列行為，再寫測試，最後驗證測試真的有用

請 AI 依規格列出行為清單再寫測試，禁止它為了通過而改程式，並用刻意改壞程式的方式確認測試有效。
45 分鐘
7 步
依使用的 AI 工具而定
編
AI 有解編輯部
最後更新 2026 年 11 月 5 日・CC BY 4.0
用到的工具
Claude Code
Vitest
pytest
Stryker
AI 很會把測試寫到全部通過，問題就在這裡：它可能只是把程式現有的行為抄進測試，連 bug 都一起鎖住。這篇的流程會確保測試是真的在檢查東西。
你需要準備
•
一個可以跑起來的專案
•
一個寫程式代理，看〈用 AI 寫程式代理從零做出第一個工具〉
•
版本控制，先開一個新分支
進度 0／7
1

確認起點

先跑一次現有測試，記下結果。以 Vitest 為例：
終端機
npx vitest run --coverage
Python 專案可以用：
終端機
pytest --cov
覆蓋率能告訴你哪些程式完全沒測，但不能告訴你測得好不好。
2

訂好規則

把規則寫進專案給代理看的指示檔，例如 CLAUDE.md：
文字
寫測試的規則： 1. 不可以為了讓測試通過而修改正式程式 2. 發現疑似 bug 時停下來回報，不要改測試去配合它 3. 不可以 skip 測試，不可以刪除既有測試 4. 測試的是行為，不是內部實作 5. 不要 mock 被測試的函式本身 6. 一個測試只驗證一件事，名稱要說明預期行為
3

先列行為，不要先寫程式

文字
請閱讀 src/cart.ts，先不要寫測試。 請列出這個模組應該具備的行為清單，包含： 一般情況、邊界值、空值、錯誤輸入、併發或時間相關的情況。 每項標示「程式目前有處理」或「看起來沒有處理」。
自己審這份清單，補上需求文件裡的規則。這是整個流程裡最有價值的一步。
4

寫測試

文字
請依照確認過的清單寫測試。 一次只處理一個檔案，寫完執行，把結果給我看。 如果測試失敗，先判斷是測試寫錯還是程式有 bug，不要直接改。
5

刻意改壞程式

這是確認測試有用的關鍵。手動試幾次：
1.
把 > 改成 >=。
2.
把折扣計算的一個數字改掉。
3.
拿掉一個錯誤檢查。
重新跑測試，應該要失敗。如果全部還是通過，代表這個測試形同虛設。
這件事也可以自動化，稱為變異測試。JavaScript 可以用 Stryker，Python 可以用 mutmut，工具會自動改動程式，看測試抓不抓得到。
終端機
npx stryker init npx stryker run
6

處理發現的 bug

測試發現問題時，先留下一個失敗的測試，另外開任務修正，不要把它改成「預期就是這樣」。
7

放進 CI

讓測試在每次提交時自動執行，才不會隔一段時間就壞掉。合併前看過新增的測試，就像看其他程式碼一樣。
注意
代理可能會執行專案裡的指令。不要讓測試連到正式資料庫或真實付款服務，測試環境要用假資料。
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下一步
•
改舊程式前先看〈用 AI 改既有專案：讀懂程式碼、拆任務、驗證不改壞〉。
•
想在每次提交時自動審查，看〈每個 Pull Request 自動做 AI 程式碼審查〉。
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