🤖 Unit Test Agent

📋 项目概述

UnitTestAgent 是一个智能单元测试生成系统，基于 OpenClaw 框架和 Claude Code CLI，实现从业务代码到单元测试用例的端到端自动生成。

✨ 核心特性

🏗️ 系统架构

分层设计说明

🔨 核心模块详解

1. UnitTestAgent (主控制器)

class UnitTestAgent:
    """单元测试生成 Agent"""
    
    async def generate_unit_tests(
        self,
        code_path: str,
        output_path: Optional[str] = None,
        options: Optional[Dict] = None
    ) -> Dict[str, Any]:
        """生成单元测试主方法"""
        # 1. 创建主任务
        # 2. 分解为子任务：分析 → 生成 → 验证
        # 3. 编排执行各子任务
        # 4. 收集结果，记录反馈

2. AgentMemory (四级记忆架构)

3. CodeAnalysisEngine (代码分析引擎)

# 支持的语言分析器
supported_languages = {
    '.py': 'python',      # AST 解析
    '.js': 'javascript',  # 正则 + 模式匹配
    '.ts': 'typescript',
    '.java': 'java',
    '.go': 'go'
}

# 分析输出结构
{
    'file_path': str,
    'language': str,
    'units': List[Dict],      # 可测试单元
    'imports': List[str],     # 依赖导入
    'complexity': Dict,       # 复杂度指标
    'recommended_test_framework': str
}

4. TestGenerationEngine (测试生成引擎)

# 提示词模板库
templates = {
    'code_analysis': '代码分析提示',
    'test_generation': '测试生成提示',
    'test_validation': '测试验证提示',
    'test_refinement': '测试优化提示'
}

# 生成流程
源代码 → 分析 → Prompt → LLM → 解析 → 验证 → 保存

🔄 工作流程

任务编排流程

主任务：generate_unit_tests
├── 子任务 1: analyze_code (代码分析)
│   └── 输出：analysis_result
├── 子任务 2: generate_tests (测试生成)
│   ├── 输入：analysis_result
│   └── 输出：generated_tests
└── 子任务 3: validate_tests (测试验证)
    ├── 输入：generated_tests
    └── 输出：validation_result

并发控制：最多 5 个任务并行执行
错误处理：自动重试 3 次，失败后记录日志

🛠️ 技术栈

依赖包

# 核心依赖
aiohttp>=3.9.0          # 异步 HTTP 客户端
pydantic>=2.0.0         # 数据验证
pathlib2>=2.3.0         # 路径处理
python-dotenv>=1.0.0    # 环境变量

# 测试相关
pytest>=7.4.0           # 测试运行器
pytest-cov>=4.1.0       # 覆盖率报告
pytest-asyncio>=0.21.0  # 异步测试支持

# 代码分析
astroid>=3.0.0          # Python AST 分析

📈 性能指标

优化策略

💡 应用示例

示例 1: 基本使用

import asyncio
from core import UnitTestAgent

async def main():
    agent = UnitTestAgent()
    
    result = await agent.generate_unit_tests(
        code_path='src/calculator.py',
        output_path='tests/'
    )
    
    print(f"Success: {result['success']}")
    if result['success']:
        print(f"Tests saved to: {result['output_path']}")

asyncio.run(main())

示例 2: 批量生成

from pathlib import Path

# 获取所有 Python 源文件
src_dir = Path('src')
python_files = list(src_dir.glob('**/*.py'))

# 批量生成
tasks = [
    agent.generate_unit_tests(code_path=str(file))
    for file in python_files
]

results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

# 统计结果
success_count = sum(1 for r in results 
                    if isinstance(r, dict) and r.get('success'))
print(f"生成完成：{success_count}/{len(python_files)} 成功")

示例 3: 自定义配置

from core.config import AgentConfig, LLMConfig

config = AgentConfig(
    llm=LLMConfig(
        provider='anthropic',
        model_name='claude-sonnet-4-5-20250929',
        api_key='sk-ant-...',
        temperature=0.7
    ),
    test_generation={
        'coverage_target': 85.0,
        'include_edge_cases': True,
        'mock_external_services': True
    }
)

agent = UnitTestAgent(config)

生成的测试示例

"""Calculator 模块的单元测试"""

import pytest
from src.calculator import Calculator


class TestCalculator:
    
    def setup_method(self):
        """每个测试前的设置"""
        self.calc = Calculator()
    
    def test_add_positive_numbers(self):
        """测试两个正数相加"""
        result = self.calc.add(5, 3)
        assert result == 8
    
    def test_divide_by_zero(self):
        """测试除以零异常"""
        with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
            self.calc.divide(10, 0)
        assert "除数不能为零" in str(exc_info.value)
    
    def test_divide_floats(self):
        """测试浮点数除法"""
        result = self.calc.divide(7.5, 2.5)
        assert abs(result - 3.0) < 0.001