AI 写的测试为什么会假通过，怎样检查断言有没有用

测试通过前先证明它会失败

AI 很容易写出只执行代码、不检查结果，或断言永远为真的测试。先引入一个小错误，确认测试能失败且失败信息指向预期行为。

只断言状态或非空

常见原因：断言过弱，错误内容仍满足条件。

处理方法：检查关键字段、业务不变量和副作用；用错误值验证断言真的区分。

把涉及的文件、目录、版本、命令和实际输出写进记录；代码变化同时保留 diff 与测试结果。

Mock 了被测逻辑本身

常见原因：测试只验证自己配置的返回值。

处理方法：只替代真正外部边界，核心业务使用真实实现和可控输入。

确认“Mock 了被测逻辑本身”已经有可回查结果，再进入“异步任务没有等待”；依据仍然来自猜测时，把缺口单列并停在当前步骤。

异步任务没有等待

常见原因：测试在断言前结束，或异常未传播。

处理方法：等待实际完成条件，检查失败分支和未处理 Promise，避免固定 sleep。

确认“异步任务没有等待”已经有可回查结果，再进入“选择器或用例没有执行”；依据仍然来自猜测时，把缺口单列并停在当前步骤。

选择器或用例没有执行

常见原因：测试被跳过、筛选错误或浏览器定位到错误元素。

处理方法：检查测试数量、跳过状态和定位唯一性；故意改页面文案确认用例失败。

需要修改时先限定文件和行为范围，无法说明回滚方式或影响面的动作先不执行。 完成后把证据归入“失败注入结果与有效断言清单”。

失败注入是测试的最低验收

对每条关键测试记录注入的错误、预期失败和恢复后通过。不能因真实缺陷失败的测试，覆盖率再高也没有保护作用。