测试覆盖率分析器

这个技能帮助识别测试覆盖率的空白，并提出具体的测试用例以提高代码质量。

何时使用这个技能

用户要求分析测试覆盖率
用户想要提高测试覆盖率
用户请求缺失测试的建议
致力于提高代码覆盖率百分比
用户提到"覆盖率空白"、“未测试代码"或"测试建议”

指令

1. 检测测试框架

识别项目中使用的测试框架：

JavaScript/TypeScript:

Jest: jest 在 package.json 或 jest.config.js
Mocha: mocha 在 package.json 或 .mocharc
Vitest: vitest 在 package.json 或 vitest.config.js
Jasmine: jasmine 在 package.json

Python:

pytest: pytest 在 requirements.txt 或 pytest.ini
unittest: 标准库，检查测试文件
coverage.py: coverage 在 requirements.txt

Ruby:

RSpec: rspec 在 Gemfile
Minitest: 标准库

Go:

内置: go test （通过 go test -cover 覆盖）

Java:

JUnit: 在 pom.xml 或 build.gradle 查找 JUnit
JaCoCo: 覆盖工具配置

使用 Glob 和 Grep 查找配置文件。

2. 定位覆盖率报告

找到现有的覆盖率报告：

常见位置：

coverage/ 目录
.nyc_output/ （Node.js 的 NYC）
htmlcov/ （Python 的 coverage.py）
target/site/jacoco/ （Java 的 JaCoCo）
覆盖率文件：lcov.info, coverage.json, .coverage

如果没有覆盖率报告存在：

指导用户运行覆盖率：npm test -- --coverage, pytest --cov 等。
等待报告生成后再进行分析

3. 解析覆盖率数据

提取覆盖率信息：

从 lcov.info:

行覆盖与总数
函数覆盖与总数
分支覆盖与总数
按文件的未覆盖行号

从 coverage.json (Jest):

语句覆盖百分比
分支覆盖百分比
函数覆盖百分比
行覆盖百分比
每个文件的未覆盖行

从 .coverage (Python):

使用 coverage report 或 coverage json
缺失的行范围
排除的行

从 HTML 报告：

读取摘要统计
识别覆盖率低的文件

4. 识别覆盖率空白

优先考虑需要测试的文件/函数：

高优先级：

业务逻辑 0% 覆盖
公共 API 和导出函数
错误处理路径（catch 块，错误回调）
边缘情况和边界条件
关键路径（认证，支付，数据验证）

中优先级：

部分覆盖的实用函数
由公共 API 调用的私有函数
配置和初始化代码

低优先级：

简单的 getter/setter
类型定义
自动生成的代码
第三方代码

5. 分析未测试的代码路径

对于每个有覆盖率空白的文件：

阅读源文件以理解代码结构
识别未测试的代码：
- 未覆盖的行和行范围
- 未测试的条件分支（if/else）
- 未覆盖的错误处理程序
- 缺失的函数覆盖
分类缺失的测试：
- 正常路径测试
- 错误/异常测试
- 边缘情况测试
- 集成测试

6. 生成测试建议

对于每个覆盖率空白，提出具体的测试用例：

格式：

文件：src/utils/validator.js （42% 覆盖）

缺失覆盖：
- 行 15-18：电子邮件验证错误路径
- 行 23-25：空输入处理
- 行 30-35：特殊字符的边缘情况

建议测试：
1. 测试电子邮件验证无效格式（覆盖行 15-18）
2. 测试验证器空字符串输入（覆盖行 23-25）
3. 测试名称中特殊字符处理（覆盖行 30-35）

测试用例详情应包括：

测试描述
输入数据
预期输出/行为
覆盖的行/分支

7. 创建测试桩（可选）

如果用户想要，生成测试文件桩：

使用适当的测试框架语法
包括 describe/test 块与 TODO 注释
添加示例测试结构
参考 templates/test-template.js （或适当的扩展名）中的模板

示例（Jest）：

describe('Validator', () => {
  describe('validateEmail', () => {
    it('should reject invalid email format', () => {
      // TODO: 测试电子邮件验证错误路径（行 15-18）
      const result = validateEmail('invalid-email');
      expect(result.valid).toBe(false);
    });

    it('should handle empty string input', () => {
      // TODO: 测试空输入处理（行 23-25）
    });
  });
});

8. 计算覆盖率指标

提供摘要统计：

总体覆盖率百分比
按文件/目录的覆盖率
没有测试的函数/方法
覆盖率低的关键文件
覆盖率趋势（如果有历史数据）

9. 优先推荐

按以下顺序排列建议：

影响：首先考虑关键业务逻辑
风险：高风险区域（安全，数据完整性）
复杂性：复杂逻辑需要更多测试
易用性：快速获胜（简单测试以获得高覆盖率增益）

10. 输出格式

以清晰、可操作的格式呈现发现：

覆盖率分析摘要
=========================

总体覆盖率：67%
- 语句：65%
- 分支：58%
- 函数：72%
- 行：67%

需要关注文件（按优先级排序）：

1. src/payment/processor.js （23% 覆盖） - 高优先级
   - 缺失：支付失败的错误处理
   - 缺失：重试逻辑测试
   - 缺失：交易验证

2. src/auth/validator.js （45% 覆盖） - 中等优先级
   - 缺失：无效令牌处理
   - 缺失：过期会话测试

建议测试用例：
[每个文件的详细建议]

最佳实践

关注有意义的覆盖率：100% 覆盖率并不总是必要的
测试行为，而不是实现：建议测试以验证功能
优先考虑关键路径：首先进行认证、支付、数据验证
考虑测试类型：单元测试、集成测试和端到端测试
检查现有测试：不要建议已经存在的测试
现实的测试数据：在示例中使用合理的输入
覆盖率阈值：建议最低覆盖率目标（例如，80%）

运行覆盖率报告

根据检测到的框架提供命令：

Jest: npm test -- --coverage 或 jest --coverage Vitest: npm test -- --coverage 或 vitest run --coverage Mocha + NYC: nyc mocha pytest: pytest --cov=src --cov-report=html Go: go test -cover ./... 或 go test -coverprofile=coverage.out JUnit + JaCoCo: mvn test jacoco:report

支持文件

scripts/parse-coverage.sh: 帮助脚本以提取覆盖率数据
templates/test-template.js: JavaScript 的测试文件模板
templates/test-template.py: Python 的测试文件模板
templates/test-template.go: Go 的测试文件模板