MiMo Code 的自动测试能力将测试嵌入开发闭环全程，由 AI 主动驱动：从需求理解开始，经 Compose 模式下的 TDD 流程（生成测试→验证→实现→迭代通过→补全边界/异常）、跨文件回归验证、持久化测试策略记忆，到终端直连执行与语音控制调试，全程无需人工编写 assert 或指定范围。
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MiMo Code 的自动测试能力，不是简单跑个单元测试，而是把“测试”嵌进整个开发闭环里——从需求理解开始，到交付前审查结束，全程由 AI 主动驱动、自主执行。
Compose 模式自带 TDD 流程
进入 Compose 模式（按 Tab 键）后，AI 不是先写代码再补测试，而是严格按 TDD（测试驱动开发）节奏推进：先生成可运行的测试用例 → 验证当前行为 → 编写最小可行实现 → 迭代通过全部断言 → 自动补全边界和异常场景。整个过程不依赖人工写 assert，测试覆盖点由 AI 基于函数签名、调用上下文和常见错误模式动态推导。
- 例如输入“用 Python 实现一个支持超时重试的 HTTP 客户端”，它会自动生成包含连接失败、响应超时、状态码非2xx等 6 类 case 的 pytest 测试套件
- 测试文件与源码同目录生成，命名规范（test_*.py），且 import 路径自动适配当前项目结构
- 若测试未通过，AI 会定位失败原因（如 mock 未生效、超时阈值设错），直接修改代码或测试，而非报错退出
跨文件变更自动触发回归验证
当 AI 修改多个文件（比如重构一个公共工具类），它会主动扫描 Git diff 和 import 关系图，识别所有潜在影响范围，并对相关模块执行增量测试。这个过程不靠人工指定，而是基于 AST 分析 + 符号引用追踪完成。
- 修改 utils.py 中的 date_format 函数后，自动发现 api/endpoint.py 和 reports/generator.py 两处调用，分别运行对应测试文件
- 若某测试因环境差异失败（如本地无 Redis），AI 会标记为 “skip-if-missing” 并建议 Docker Compose 启动依赖，而不是跳过验证
- 测试结果汇总成简明报告，含通过率、新增覆盖率变化、关键路径耗时，附带可一键复现的命令
记忆系统让测试上下文持续生效
持久记忆不只是记住你昨天改了哪个函数，还会沉淀测试策略偏好。比如你曾指出“所有 API 接口必须带 status_code 断言”，后续 AI 在生成任何 HTTP 相关测试时都会默认包含该检查项；又或者你多次否决“只测 happy path”，系统就会自动加强边界值和错误注入的比重。
- /dream 命令每 7 天压缩一次历史测试决策，形成 project-level testing policy 文件
- 新成员加入项目时，AI 可基于该 policy 快速生成符合团队风格的测试模板
- 记忆还关联 CI 配置：识别到 .github/workflows/test.yml 存在，会主动校验新测试是否兼容现有 runner 环境
语音+终端直连真实执行环境
测试不止停留在生成阶段。MiMo Code 可直接在当前终端中执行 pytest、jest 或自定义脚本，并实时解析 stdout/stderr、coverage 报告甚至 coredump。语音指令如“重跑失败用例并调试”会自动启动 pdb 或 node --inspect。
- 支持测试并行化控制：语音说“用 4 个进程跑测试”，AI 自动加 -n4 参数并调整 timeout 阈值
- 失败日志自动高亮关键行，关联源码位置，点击可跳转（需配合支持的终端如 kitty 或 wezterm）
- 若检测到 coverage
