mimo code 将单元测试作为可规划、可执行、可验证的完整开发环节，支持自然语言触发测试生成、sqlite记忆项目偏好、语音直跑终端验证，并兼容多种开源模型。
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MiMo Code 不是靠人工补全测试代码，而是把单元测试当作一个可规划、可执行、可验证的完整开发环节来处理。它不依赖你写好“test_”文件再点运行，而是从函数签名、逻辑结构、边界条件出发，自动生成可直接执行的测试套件，并在本地环境里完成验证闭环。
Compose 模式一键触发全流程测试
切换到 Compose 模式（按 Tab 键），输入类似“为 parse_log_line 函数生成完整 pytest 测试，覆盖正常路径、格式异常、闰年时间等边界情况”这样的自然语言描述。系统会自动：分析函数行为 → 提取参数与返回结构 → 推断可能的分支与异常点 → 生成带 parametrize 和 fixture 的测试文件 → 插入 mock（如 datetime.now）→ 运行并反馈通过率。整个过程无需手动创建 test 文件或配置 pytest 环境。
记忆系统让测试更懂你的项目
MiMo Code 的 SQLite 持久记忆会记录你项目中常用的测试风格、mock 方式、断言偏好（比如是否忽略微秒、是否用 snapshot）。下次为同项目其他函数生成测试时，它会复用这些习惯，而不是每次都从零猜。例如你之前要求“所有时间比较都用 approx”，它就会自动应用到新生成的测试中。
使用AIsa生成图像与视频。仅需一个API密钥即可调用Gemini 3 Pro Image（图像）和Qwen Wan 2.6（视频）。
语音+终端直跑，跳过复制粘贴
说出“测试 log_parser.py 里的 parse_log_line”，MiMo-V2.5-ASR 识别后，直接调用本地 vLLM 或 MiMo Auto 模型生成测试代码，保存为 test_log_parser.py，并执行 pytest test_log_parser.py --tb=short。结果实时显示在终端，失败项附带清晰堆栈和建议修复点，支持语音追问：“为什么第3个用例失败？”
兼容 OpenCode 生态，模型可换可调
如果你已有 Qwen3-4B-Instruct 或 DeepSeek-Coder 模型服务，只需在 ~/.mimo/config.yaml 中配置 endpoint 和 model name，MiMo Code 就能调用该模型生成测试——不是固定绑定某一个模型。生成质量取决于模型对 Python 类型提示、pytest 语法、标准库行为的理解深度，而 MiMo 的 Harness 框架确保无论用哪个模型，输出都符合可执行规范。
