单元测试Mock生成器

解决什么问题

补单元测试时，手写测试桩和Mock数据往往耗时费力：要逐行分析函数参数类型，模拟边界值，还要避免Mock数据与业务逻辑脱节。漏掉一个边界场景，测试就可能在CI流水线里“悄悄失败”。

核心能力与工作流程

这个技能的核心是输入函数签名即生成可运行的测试骨架与Mock数据。流程分为三步：

1. 理解需求：解析函数签名（如 def calculate_total(items: List[CartItem], discount: float) -> float），识别参数类型和返回值结构；
2. 生成内容：产出测试代码骨架（含测试方法、断言占位）和符合类型约束的Mock数据（如 CartItem(price=99.0, count=2)）；
3. 标注提示：在代码中添加关键行注释，说明参数含义、边界陷阱（如 discount 为负数时的处理），并给出常见错误的替代方案（如用 pytest.raises 捕获异常）。

适用边界与注意点

• 生成的代码仅为参考，执行前需自行测试和安全审查；
• 不替代专业测试框架或官方测试系统，适合快速搭建测试原型；
• 不会执行未知脚本或写入密钥，避免在生产环境中直接使用生成结果。