应使用结构化进阶版提示词：明确框架（pytest 7.4+/Python 3.10）、提供完整函数上下文、强制覆盖正常/异常/边界三类输入、细化断言粒度；实战增强版需加入覆盖率要求、AAA模板示范及低质内容禁令。
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你需要让Gemini为你生成高质量、可直接运行的单元测试代码，但发现它默认输出的测试用例覆盖浅、断言模糊、缺乏边界场景——这说明提示词还没突破“普通版”层级。
普通版提示词：能跑就行
直接输入“给这个函数写个单元测试”，Gemini大概率返回一个带test_前缀的函数，调用一次、用assert检查返回值。它不会自动识别参数类型、不会构造空字符串或None输入、也不会区分pytest和unittest风格。
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这版提示词没指定框架、没限定语言版本、没要求覆盖分支，【生成的测试无法通过CI中的严格检查】。
结构化进阶版：精准控制输出
第一步：声明目标框架与环境
明确写出“使用pytest 7.4+，Python 3.10，要求测试函数名以test_开头，每个测试用例只验证一个行为”。
第二步：提供被测函数完整上下文
粘贴函数定义（含类型注解、docstring、关键注释），不要只写函数名。Gemini看不到源码就只能靠猜，而猜出来的边界条件往往漏掉负数、空列表、嵌套None等真实易错点。
第三步：强制覆盖三类输入
在提示中列出必须包含的测试用例类型：① 正常流程（如传入有效字典）；② 异常路径（如传入None、空字符串、类型错误）；③ 边界值（如列表长度为0/1/1000、浮点数精度±1e-9）。
第四步：约束断言粒度
加上“每个assert语句必须指向单一可验证事实，禁止出现assert result != None，改用assert result is not None或assert isinstance(result, ExpectedType)”。
实战增强版：带Mock与覆盖率指令
方法一：注入测试约束关键词
在提示末尾追加：“生成的测试需满足：100%行覆盖（不含pass语句）、所有if/else分支均有对应测试、不使用skip或xfail、mock对象仅用于外部I/O依赖（如requests.get、open）。”
方法二：提供期望的测试结构模板
直接给出你想要的格式样例：def test_calculate_total_with_discount():\n # Arrange\n cart = ShoppingCart([Item("A", 100)])\n # Act\n result = cart.calculate_total(0.1)\n # Assert\n assert result == 90.0 —— Gemini会模仿这种Arrange-Act-Assert分段写法，比堆砌assert更易读。
方法三：反向排除低质输出
加上“禁止生成以下内容：未初始化的变量名（如obj、data）、中文注释、print调试语句、用‘可能’‘应该’等模糊表述代替确定断言、在测试里重新实现被测逻辑”。
【如果被测函数调用了time.time()或random.random()，必须用patch mock掉，否则测试结果不可重现】。
