Perplexity的Code模式需明确指定测试框架、断言风格和输入输出契约才能生成可运行单元测试；可通过结构化Prompt、Deep Research反向推导边界条件、Pages构建带注释测试文档三条路径实现。
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如果您在Perplexity的Code模式中已输入业务逻辑代码，但尚未生成可直接运行的单元测试用例，则可能是由于提示未明确指定测试框架、断言风格或输入输出契约。以下是针对该场景的多种实现路径：
一、使用结构化Prompt指令触发Code模式自动生成
Perplexity的Code模式能基于清晰的技术上下文直接输出可执行测试代码，关键在于将业务逻辑与测试约束封装进单条指令中，避免开放式提问。
1、在Perplexity搜索框中切换至“Code”模式（右下角图标）。
2、输入完整Prompt，格式必须包含：语言+框架+业务逻辑片段+预期行为+输出格式要求。
3、示例Prompt：“使用Python + unittest框架，为以下函数生成单元测试：def calculate_discount(price: float, is_vip: bool) -> float: return price * 0.9 if is_vip else price。覆盖price=0、price=100.5、is_vip=True/False四种组合，并使用assertEqual验证结果。”
4、点击执行，等待Code模式返回带class TestCalculateDiscount(unittest.TestCase)的完整.py代码块。
5、复制输出内容，保存为test_discount.py，运行python -m unittest test_discount.py验证通过性。
二、借助Deep Research模式反向推导边界条件并补全测试用例
当原始业务逻辑描述模糊（如仅文字说明无代码）、缺乏参数范围或异常场景时，Deep Research模式可自动检索行业惯例与常见缺陷模式，辅助生成高覆盖度测试用例。
1、点击顶部导航栏“Deep Research”选项卡。
2、输入指令：“检索电商系统中价格计算类函数的典型边界值与异常输入模式，包括浮点精度误差、负数价格、None类型传入、超大数值溢出场景，并按unittest格式生成对应测试用例。”
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3、等待三分钟内完成多源交叉分析，确认响应中列出至少4类异常输入及其预期断言。
4、将响应中的测试用例段落复制进现有test_*.py文件的对应test_*方法中。
5、在原有正常流测试下方追加如下结构：self.assertRaises(ValueError, calculate_discount, -10.0, True)。
三、通过Pages功能构建带注释的测试文档并导出为可执行脚本
Pages功能支持将自然语言需求自动扩展为含层级结构、类型标注与执行说明的测试文档，特别适合需同步交付开发与测试团队的场景。
1、在主界面左侧菜单栏点击“Pages”入口。
2、输入提示词：“生成一份用于校验用户注册邮箱格式合法性的Python单元测试文档，目标框架为pytest，要求：第一部分说明RFC 5322标准核心规则；第二部分列出5个正则匹配样例（含合法/非法各2组及国际化邮箱1组）；第三部分输出完整test_email_validation.py代码，每个测试函数名含test_valid_或test_invalid_前缀。”
3、选择“高级用户”受众类型，确保术语密度匹配开发人员理解水平。
4、点击“Export” → “Copy as Python”，粘贴至编辑器后检查是否包含import pytest和@pytest.mark.parametrize装饰器。
5、执行pytest test_email_validation.py -v确认所有5个用例状态为PASSED或FAILED（非法邮箱应失败）。
