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title: "AI 写的测试全绿了？你在跟它一起自欺欺人 | 行开心的颠倒世界"
description: "AI 同时写代码和测试，出题的和答题的是同一个脑子——代码里的隐含假设会照搬进测试，覆盖率 95% 也只证明内部一致。打破闭环只有一个方向：让测试的场景来自代码之外，由人从真实踩坑和业务理解里注入。"
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language: "zh-CN"
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# AI 写的测试全绿了？你在跟它一起自欺欺人

AI 同时写代码和测试，出题的和答题的是同一个脑子——代码里的隐含假设会照搬进测试，覆盖率 95% 也只证明内部一致。打破闭环只有一个方向：让测试的场景来自代码之外，由人从真实踩坑和业务理解里注入。

2026年6月4日·1,678 字·5 分钟

[AI编程](https://xingkaixin.me/tags/AI%E7%BC%96%E7%A8%8B/)[测试](https://xingkaixin.me/tags/%E6%B5%8B%E8%AF%95/)[代码审查](https://xingkaixin.me/tags/%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%A1%E6%9F%A5/)[工程实践](https://xingkaixin.me/tags/%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/)

![AI 写的测试全绿了？你在跟它一起自欺欺人](https://xingkaixin.me/cover/ai-tests-closed-loop.webp)

上个月我让 AI 给一个 Chrome 扩展加个功能：把网页上选中的文本发到侧边栏做翻译。需求不复杂：监听选区变化，抓取文本，传给侧边栏组件渲染。

写完之后我让它补测试。跑了一遍，全绿。空选区、重复选区、特殊字符、跨段落选取，都有。合并了。

几天后我自己用的时候发现不对劲。打开一个长页面，随便选了几段文字，浏览器开始卡顿。打开 DevTools 一看，选区事件每秒触发几十次，每次都在做 DOM 遍历和消息传递，CPU 直接拉满。

回去看代码：AI 在 `selectionchange` 上直接挂了处理逻辑，没有做任何防抖。看测试：每个用例都是单次选取、立即断言。**代码和测试共享着同一个假设：选区事件不会高频触发。**

我让它补一个防抖测试。它加了。跑了一遍，绿了。但看测试代码，它模拟的是”等 300 毫秒再选一次”，不是”300 毫秒内触发几十次”。我换了几种提示——“模拟高频触发""模拟用户在长页面随机拖选”——它都能写出来。但没有一个场景是它自己想出来的。全是我的描述翻译成的测试代码。

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## 同一个脑子出的题，同一个脑子答的

测试为什么有用？因为它带着不同的视角。写代码的人在想”怎么让它跑通”，写测试的人在想”怎么让它挂掉”。同一段逻辑，两种思路对照，盲区才会暴露。

但 AI 同时写代码和测试的时候，这个角度差就没了。

AI 写代码时会做一组隐含的假设：数据量在千行级别、输入编码是 UTF-8、网络请求不会超时、并发不超过单进程能处理的量。这些假设你在注释和文档里都找不到，连你自己可能都没意识到它们的存在。但它们决定了代码里每一处具体选择。用内存加载，不用流式读取；用同步调用，不用异步队列；字符串直接拆，不做编码检测。

然后你说”写测试”。AI 基于刚写完的代码去构造用例。它不会构造一个反驳自己假设的测试，因为在它眼里，那些假设就是事实。代码不是为 50MB 设计的，测试里就不会出现大文件；实现里没有超时处理，测试就不会去模拟网络中断；代码是单线程的，并发场景根本不在考虑范围内。

**出题的和答题的是同一个脑子。测试全绿只证明 AI 跟自己没有矛盾，证明不了别的。**

![同一个脑子闭环——AI 写代码和写测试共享同一组隐含假设，测试全绿只证明内部一致](https://xingkaixin.me/posts/images/ai-tests-closed-loop/ai-tests-closed-loop-01.webp)

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## 覆盖率是个障眼法

更容易让人放松警惕的是覆盖率数字。

89% 看起来很安全。但覆盖率衡量的是”多少行代码被测试执行过”。多少真实场景被覆盖了，这个数字管不着。一行代码被走过，只说明在 AI 构造的那组输入下它被执行了。

AI 特别擅长刷这个数字。它知道代码有哪些分支、哪些条件判断，能精确构造数据命中每一行。最后数字很漂亮，但走的全是它自己预设的路径，没有一条是从你的业务场景倒推出来的。

我见过一个覆盖率 95% 的认证模块，所有测试用的 token 都是有效的、格式正确的。没有一个测试用过期 token、畸形 token、或者另一个服务签发的 token。95% 的覆盖率，0% 的攻击面覆盖。

AI 能做到的是把它自己写的每一行都走到。它做不到的是从外部视角构造它没想到的场景。

![代码覆盖率 95% vs 攻击面覆盖 0%——覆盖率数字是障眼法](https://xingkaixin.me/posts/images/ai-tests-closed-loop/ai-tests-closed-loop-02.webp)

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## 绿灯给你的安全错觉

32 个测试全绿。一条绿色进度条，89% 覆盖率。

我承认看到这个画面的时候，我自己的警惕性会下降一档。绿灯是一个非常强的视觉信号，它在说”安全”。哪怕我打算继续审查，心理上的状态也从”还在找问题”切到了”已经被验证了”。

这里有个认知陷阱。这些测试确实是”对的”。声称测空文件，确实测了空文件；声称测格式错误，确实测了格式错误。每一条都在做自己说要做的事。你挑不出毛病。

但测试做了什么，和它没想到要做什么，是两件事。盲区从来不在测试列表里。你看着一排绿灯，根本不会去想：除了清单上这些，还有什么不在清单上？

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## 打破闭环

你不会让同一个人既出卷又答卷，然后拿成绩证明他学会了。考试有效，靠的是出题人和答题人之间的知识不对称。出题人知道哪里容易错，答题人不一定知道。

AI 同时写代码和测试就是考生兼考官。它的测试只回答一个问题：“代码按我的理解跑通了吗？“代码在真实世界里能不能活，没人问。

打破这个闭环只有一个方向：让测试的假设来自代码之外。我后来的做法是，场景由我来定，AI 只负责把场景变成可执行的测试代码。我告诉它：用 50MB 文件测导入、用过期 token 测认证、模拟导入到一半网络断开。这些场景从我踩过的坑和对业务的理解里来，AI 不知道这些坑长什么样。两套假设不再是同一套。

如果要更彻底——我自己还没到那一步——让写测试的模型和写代码的模型不共享上下文。写代码的模型做了哪些假设，写测试的模型不知道，它只能从需求描述出发推演什么情况下可能出问题。不保证全抓到，但至少不是自己考自己。

![打破闭环——人类从外部注入真实场景，假设来源不再只有 AI 自己](https://xingkaixin.me/posts/images/ai-tests-closed-loop/ai-tests-closed-loop-03.webp)

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回到开头的问题，模块修完之后我加了一个测试：在一个有二十几个 tab 的浏览器里连续快速选取。这个场景不是 AI 想出来的，是被自己用卡了教出来的。

下次测试全绿的时候，先看一眼测试列表，问一个问题：这些场景，是 AI 从它自己的代码里推出来的，还是你从你自己的系统里推出来的？

如果都是前者，那 32 个绿勾证明不了什么。

## 版权声明

作者

XingKaiXin

标题

AI 写的测试全绿了？你在跟它一起自欺欺人

发布时间

2026年6月4日

文章链接

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本作品采用[CC BY-NC-ND 4.0 DEED](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.zh-hans)许可。

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