必须精准配置codegeex环境并明确测试框架偏好，才能生成可运行、风格匹配、覆盖完整的python单元测试；需确认插件启用、在线登录、项目配置识别及pytest正确安装，再通过右键、侧边栏或手动提示词三种方式触发生成。
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要在 VS Code 中用 CodeGeex 为 Python 函数生成真正可运行、风格匹配、覆盖完整的单元测试，必须让 AI 精准理解你的项目结构、测试框架偏好和函数行为边界，而不是只靠右键点一下就完事——缺一个前提，生成的测试可能连 import 都错，更别说 mock 和参数化。
确认 CodeGeex 插件已就绪且在线
打开 VS Code → 按 Ctrl+Shift+X 进入扩展市场 → 搜索并确保「CodeGeeX」已安装且启用。【若状态栏右下角没有蓝色鲸鱼图标或显示 offline，所有生成操作均无效】
点击状态栏鲸鱼图标 → 在弹出面板右上角点击用户头像 → 确认显示 “Authenticated”；未登录则必须用 GitHub 或手机号完成授权。
让 CodeGeex 识别你的项目测试风格
CodeGeex 不会猜你用 pytest 还是 unittest，它只读配置文件：
① 打开项目根目录，检查是否存在 pyproject.toml 或 setup.cfg；若存在，确认其中包含 [tool.pytest] 或 [pytest] 区块。
② 若项目有 conftest.py（比如定义了 @pytest.fixture(scope="session")），请确保该文件位于 tests/ 目录或其父级，并已被 Python 解释器加载——在 VS Code 中打开该文件，看左下角 Python 环境是否正确识别。
③ 终端执行 python -m pytest --version，输出必须含 “pytest X.Y.Z” 字样；若报错 “no module named pytest”，立即在当前环境运行 pip install pytest pytest-mock。
三种触发方式及对应操作
方法一：右键菜单精准生成（推荐用于单个函数）
将光标置于目标函数的 def 行任意位置 → 右键 → 选择 “CodeGeeX: Generate Unit Test”。【此操作必须在已保存的 .py 文件内进行，.ipynb 或未命名临时文件不支持】
生成的测试函数默认以 test_原函数名 命名，插入位置为当前文件末尾；若文件已有 if __name__ == "__main__": 块，则插入在其上方。
方法二：侧边栏指令生成（适合需定制上下文或批量处理）
按 Ctrl+Shift+C 呼出 CodeGeeX 面板 → 在输入框中输入 /tests for the function above → 回车。模型将解析光标所在函数的全部上下文，包括 docstring、类型注解、return 语句及调用链。
方法三：手动提示词引导生成（适用于复杂依赖或边界覆盖不足）
在 CodeGeeX 面板中输入完整提示词：“请为以下函数生成 pytest 测试用例，覆盖正常输入、空列表、负数边界、None 参数及 type error 异常路径；所有 requests 调用必须用 @patch 替换；每个测试函数使用 assert 验证返回值类型与内容：” → 然后粘贴函数完整代码（含 docstring 和类型注解）→ 回车。
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