unit-test-gen-init

name	unit-test-gen-init
description	单测生成流水线的初始化阶段:为 Python / C++ 项目扫描代码仓库并生成或增量更新 `test_cases.json` 基线文件。

unit-test-gen-init

扫描代码仓库(Python 和/或 C++),生成 test_cases.json 基线文件 —— 记录每个可测试函数的 MD5、源码位置、签名、适用的测试维度和建议的 mock。同时统计文件和函数的扫描完整性覆盖率。

扫描器的工作原理

初始化分为两个阶段,由两个独立脚本完成:

1. scan_repo.py(纯扫描器):遍历仓库源码,用 AST 提取函数信息,输出原始扫描结果(含 features 字段)到 .test/scan_result.json
2. list_dirs.py(目录提取器):从扫描结果中提取去重的顶层目录列表,供用户勾选排除范围
3. build_baseline.py(基线生成器):读取原始扫描结果,移除 features,与已有基线 merge,统计覆盖率,写入 test_cases.json

scan_repo.py 只负责扫描,build_baseline.py 只负责基线生成和 merge —— 职责清晰,原始扫描结果始终保留在 .test/ 下供审计。

标准工作流

这是 99% 的情况下应该走的流程。不要预先询问用户任何参数 —— 按下面的决策树直接跑。

步骤 1: 依赖预检

在执行扫描之前，检测仓库语言并按需安装依赖。

1. 检测仓库语言：用 Glob 检查仓库中的源文件
   • Python 文件：**/*.py
   • C++ 文件：**/*.cpp、**/*.h、**/*.hpp
2. 按需安装依赖：
   • 仅 Python 文件 → 无需安装任何依赖（Python 扫描仅使用标准库）
   • 含 C++ 文件 → 检查 tree-sitter 是否已安装：

     python3 -c "import tree_sitter_cpp; import tree_sitter" 2>/dev/null && echo "OK" || echo "MISSING"
     

     若输出 MISSING，执行安装：

     pip3 install tree-sitter tree-sitter-cpp
     

步骤 2: 扫描仓库

python .claude/skills/unit-test-gen-init/scripts/scan_repo.py <repo_root> --output .test/scan_result.json

步骤 3: 选择扫描范围

扫描完成后，运行 list_dirs.py 提取顶层目录列表，然后用 AskUserQuestion 让用户勾选排除范围。

python .claude/skills/unit-test-gen-init/scripts/list_dirs.py --scan .test/scan_result.json

该脚本输出去重后的顶层目录（已排除默认跳过的目录如 __pycache__、.git、test、scripts 等）。

拿到目录列表后，调用 AskUserQuestion，设置 multiSelect: true：

• question: "以下目录包含扫描到的源文件，请选择【不需要】生成单测的目录（排除后的目录将计入 coverage_config.exclude_dirs）："
• options: 每个顶层目录作为一个选项
• header: "排除目录"

将用户选中的目录列表记为 exclude_dirs，传递给后续步骤。

步骤 4: 生成基线

4a:首次生成(基线不存在)

python .claude/skills/unit-test-gen-init/scripts/build_baseline.py --scan .test/scan_result.json --output test/generated_unit/test_cases.json --mode full --exclude-dirs <exclude_dirs>

4b:增量生成(基线已存在)

python .claude/skills/unit-test-gen-init/scripts/build_baseline.py --scan .test/scan_result.json --output test/generated_unit/test_cases.json --exclude-dirs <exclude_dirs>

其中 <exclude_dirs> 为步骤 3 中用户选中的排除目录，以空格分隔传入（如 --exclude-dirs tools/config）。

build_baseline.py 会自动与已有 test_cases.json merge,保留用户编辑的 coverage_config、tool_status、未变函数的 cases。--exclude-dirs 传入的目录会写入 coverage_config.exclude_dirs，并且这些目录下的文件不会出现在基线中。

步骤 5: 报告结果

读取 test_cases.json 和 .test/scan_result.json,按以下顺序向用户报告。所有统计均以基线范围（排除 coverage_config.exclude_dirs 之后的文件）为界,不包含排除目录下的任何数据。

1. 排除目录:读取 test_cases.json 的 coverage_config.exclude_dirs,列在报告最前面
2. 范围内统计:
   • 读取 test_cases.json["files"] 得到基线文件数和基线函数数
   • 从 .test/scan_result.json 的 skipped_files 中筛除排除目录下的条目,得到范围内跳过文件列表
   • 从 .test/scan_result.json 的 skipped_functions 中筛除排除目录下的条目,得到范围内跳过函数列表
   • 范围内总源文件数 = 基线文件数 + 范围内跳过文件数
   • 范围内总函数数 = 基线函数数 + 范围内跳过函数数
3. 覆盖率:
   • 文件扫描率 = 基线文件数 / 范围内总源文件数 × 100%
   • 函数提取率 = 基线函数数 / 范围内总函数数 × 100%
   • 可直接使用 test_cases.json["summary"] 中的 file_scan_rate 和 function_scan_rate（build_baseline.py 已基于基线范围计算）
4. 跳过原因汇总:仅统计范围内（非排除目录）的 skipped_files 和 skipped_functions,按 reason 分组统计精确数量（不得使用"约"等近似表述）并描述含义,同时给出跳过文件总数和跳过函数总数。如果存在 reason: "unknown" 的条目,需要逐一读取对应源文件,用 LLM 分析跳过原因并给出诊断建议
5. 语言和维度分布:Python/C++,functional/boundary/exception 等
6. 增量诊断与重点(如有):
   • 变更文件数、新增/删除函数
   • 如果函数因 MD5 改变导致 cases 被清空,明确列出这些函数名

故障排查出口:检视模式

如果扫描结果看起来异常,可以检查原始扫描结果:

cat .test/scan_result.json | python3 -m json.tool | head -50

原始扫描结果包含比基线更多的信息(features、decorators、has_float_type、total_funcs_found 等),供诊断使用。

调试产物

所有调试产物保存在 .test/ 目录下:

• .test/scan_result.json:原始扫描结果(含 features 等完整 AST 特征)

依赖

• Python 3.9+
• C++ 扫描：需要 tree-sitter 和 tree-sitter-cpp（已在步骤 1 中按需自动安装）

输出格式

基线 test_cases.json 长这样:

{
  "version": "1.0",
  "generated_at": "2026-04-20T12:34:56+09:00",
  "languages": ["python"],
  "test_frameworks": {"python": "pytest"},
  "source_dirs": ["."],
  "mode_last_run": "full",
  "summary": {
    "total_files": "...",
    "total_functions": "...",
    "total_cases": 0,
    "total_source_files": "... (基线范围内总源文件数)",
    "scanned_files": "... (基线文件数)",
    "file_scan_rate": "... (scanned_files / total_source_files × 100)",
    "total_functions_found": "... (基线范围内总函数数)",
    "extracted_functions": "... (基线函数数)",
    "function_scan_rate": "... (extracted_functions / total_functions_found × 100)"
  },
  "coverage_config": { "...": "用户可编辑,扫描时保留" },
  "files": {
    "core/parser.py": {
      "file_md5": "...",
      "test_path": "test/generated_unit/core/test_parser.py",
      "functions": {
        "parse_header": {
          "func_md5": "...",
          "line_range": [12, 45],
          "signature": "parse_header(data: bytes, strict: bool = False) -> Header",
          "is_async": false,
          "class_name": null,
          "dimensions": ["functional", "boundary", "exception"],
          "mocks_needed": [],
          "cases": []
        }
      }
    }
  }
}

features 字段仅存在于 .test/scan_result.json(原始扫描结果),不进入基线。

完整字段说明:见 references/baseline-schema.md。 维度判定规则:见 references/dimensions.md。

字段保留规则

基线生成时 coverage_config、tool_status、未变函数的 cases 都会保留;func_md5 变化会清空该函数的 cases,这是下游需要重新生成测试的信号。

默认跳过的内容

• 目录:__pycache__、.git、.venv、node_modules、test/tests、 docs、scripts、third_party、vendor,以及任何以 . 开头或 .egg-info结尾的目录
• Python 文件:以 _ 开头(含 __init__.py)、以 _generated.py 结尾
• 函数:桩函数（函数体仅含文档字符串（可选）+ pass 或 ...，即无实际实现的占位函数）、property setter、@overload、C++ main、析构、纯虚、= default、= delete

若用户报告"我的函数被漏了",优先怀疑是否匹配上述任一规则;其次检查解析错误(Python 版本过新、文件截断、编码异常)。