mimo code 通过扫描源码与配置自动理解项目结构，生成含边界用例、异常路径和断言的高质量测试；支持自然语言指令触发、失败测试智能修复及跨会话记忆优化，提升测试覆盖率与维护效率。
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让 AI 写测试，不是替代你思考，而是把重复劳动交给它——MiMo Code 能在理解你代码结构的基础上，自动生成带边界用例、异常路径和断言的测试覆盖代码，省掉手动补全、猜逻辑、调 mock 的时间。
读懂你的项目再动笔
MiMo Code 启动后会扫描当前目录下的源码、依赖、测试框架（如 Jest、Vitest、pytest）和配置文件（jest.config.js、pyproject.toml等），自动识别函数签名、参数类型、返回值、可能抛出的错误，以及已有测试风格。它不靠你描述“这个函数要测什么”，而是直接读代码上下文做判断。
比如你有一个 TypeScript 函数：
src/utils/parseDate.ts
export function parseDate(input: string | Date): Date | null { ... }
MiMo Code 会提取：
– 输入类型是联合类型
– 返回可能是 null
– 文件路径和导出方式
– 若有 JSDoc 注释，还会抓取 @throws 描述
这些信息构成测试生成的基础，避免生成一堆 it('should work', () => {}) 这类无效占位符。
一条指令生成完整测试覆盖
在 TUI 界面或 Web UI 中，输入类似以下自然语言指令即可触发测试生成：
- “为 src/utils/parseDate.ts 中的 parseDate 函数生成 Jest 测试，覆盖正常输入、空字符串、null、非法日期格式、时区边界情况”
- “给 api/services/userService.ts 添加集成测试，模拟 HTTP 请求失败、超时、201 和 404 响应”
- “检查 tests/ 下已有测试覆盖率缺口，为未覆盖的分支补全单元测试”
它会自动：创建新测试文件（或追加到已有文件）、写 describe/it 结构、注入合理 mock、设置 expect 断言、标注覆盖率目标行，并在末尾附上简短注释说明覆盖意图。生成的测试可直接运行，90% 以上通过率。
修复失败测试比重写还快
当 CI 报告某个测试失败，传统做法是看报错→查日志→翻代码→改测试→再跑。MiMo Code 支持反向诊断：
- 粘贴失败日志（含堆栈和期望/实际值）
- 让它对比最新代码变更（自动读取 git diff）
- 定位是业务逻辑改了但测试没同步，还是测试本身断言过严
确认原因后，它能一键重写对应测试用例，甚至主动建议是否需要更新 snapshot 或调整 mock 行为。整个过程平均耗时约 90 秒，远低于手动排查的 15–40 分钟。
长期维护靠记忆与校验
普通 AI 工具每次重启就“失忆”，但 MiMo Code 的跨会话记忆系统会把项目结构、测试约定、你偏好的断言风格（比如习惯用 toBeCalledTimes 还是 toHaveBeenCalled）存入本地 SQLite 数据库。下次打开同一项目，它还记得：“上次你说不要用 toEqual 比较对象，改用 toStrictEqual”。
它还内置轻量级覆盖率校验：生成测试后，自动执行 npx jest --coverage（或对应命令），分析哪些行仍未被覆盖，并提示“建议补充对 catch 块中 logger.error 调用的测试”。这种闭环反馈，让测试质量持续可衡量。
