告别“伪单测”：Qoder Rules 深度优化移动端单测实战

1.前言

在移动端开发中，单元测试是构建健壮移动应用的基石，然后在工程实践中，单元测试往往是资源最密集，最具挑战的环节之一。在做单元测试工作时遇到的难题往往如下：

• 难以捉摸的覆盖率：手动编写测试总会留下盲点，尤其是在复杂的 UI 逻辑、设备碎片化带来的边界条件和错误处理上；
• 参差不齐的质量：在缺乏严格统一范式的情况下，测试套件会沦为风格迥异的代码"补丁集"，可读性差，维护成本极高；
• 重复的样板代码：相当一部分测试工作是在编写重复的初始化、清理和模拟（Mock）逻辑，这极大地消耗了开发者的心力与时间。

为了解决这些问题，本文引入了 Qoder Rules 来辅助生成高质量的移动端单元测试。Qoder Rules 是 Qoder IDE 提供的一种代码上下文规则系统，可以为 AI 助手提供项目特定的知识和约束，从而生成更符合项目规范的代码。

本文旨在呈现一套完整的、从零到一创建和优化移动端单元测试 Qoder Rules 的实践方案，并且本文以开发移动端性能体验监控 SDK 为实战案例，详细展示 iOS、Android 以及 HarmonyOS NEXT 三端如何通过 Qoder Rule 辅助生成健壮的单元测试，从而提高工程质量。

2.Qoder Rules 使用方式说明

官方文档链接：​​https://docs.qoder.com/user-guide/rules​​

2.1 Qoder rule 工作模式

1. 创建规则：在 Qoder IDE 右上角，点击用户图标，选择 Qoder 设置，在左侧导航窗格中点击 规则。点击添加，然后在顶部搜索栏中输入唯一的规则名并按确认。

2. 存储位置：规则存放在 ./qoder/rules 目录中，仅对当前项目生效。可以通过 Git 进行版本管理，团队共享。也可以通过配置 .gitignore 来实现仅本地使用。

3. 工作模式：Qoder Rules 可以为大语言模型补充项目特定的上下文和规则，从而提高回答质量。

2.2 Qoder rules 生效规则

Qoder Rules 支持四种不同的生效规则，每种规则适用于不同的场景：

1. 始终生效

a.使用场景：项目核心架构和设计原则 / 全局编码规范和命名约定 / 项目结构和模块依赖关系 / 通用的最佳实践

b.示例：比如README.md、module-architecture.md、naming-conventions.md 等规则文件使用此模式，确保 AI 助手始终了解项目的基本结构和规范。

2.指定文件生效

a.使用场景：特定文件类型的编码规范 / 语言特定的最佳实践 / 文件类型相关的工具使用

b.示例：coding-style.md 规则针对源代码文件（*.h, *.m, *.mm, *.swift）自动生效，确保代码风格一致性。

3.模型决策

a.使用场景：特定功能的详细指导 / 复杂流程的步骤说明 / 专业领域的知识规范

b.示例：单元测试unit-testing.md 规则可以使用此模式，当涉及单元测试相关任务时，AI 助手会主动获取这些规则。

4.手动引入

a.使用场景：临时性的特殊需求 / 调试和故障排除指南 / 高级配置和优化建议

b.示例：build-and-debug.md 和 contribution-guide.md 需要手动引用，用于解决特定问题或进行代码贡献。

2.3 官方最佳实践与约束

1. 保持简洁，所有的活跃规则文件合计最多允许 100000 个字符，超出部分会被截断
2. 提供有效的良好代码示例以指导模型；
3. 需要根据模型输出不断完善规则；

2.4 如何生成 Qoder Rules

在新建完成 Qoder Rules 之后，在 .qoder/rules 文件夹下可以看到一个空的规则文件。接下来可以结合 Prompt 生成你所需要的规则文件，再进行微调。以项目架构上下文规则为例，在新建一个规则 project-structure.md 后，在聊天框内可以输入如下示例。

3.移动端单测优化的实战与微调

在了解了 Qoder Rules 的工作模式后，接下来实战验证效果。本文以用户体验监控 （RUM）SDK 项目工程为例，用户体验监控 SDK 移动端覆盖了 iOS、Android 和 HarmonyOS 平台，实现了用户行为数据的无感知采集。代码质量直接决定 SDK 的稳定性，我们将通过设计高效的 Prompt 来生成高质量的 Qoder Rules，从而提升单测行覆盖率。

3.1 前置准备：构建架构索引以及上下文 Rules

首先需要让 AI 理解工程结构。除了通过Qoder的代码索引外，建议显式定义基础规范文件（如 android-project-structure.md），告知 AI 哪些是核心模块，哪些是第三方库。以 Android 平台为例，基础规则具体可以包含以下内容。

|------------------------------------|--------------------|---------------------|
| 文件 | 触发方式 | 主要内容 |
| ​​android-project-structure.md​​ | always | 项目架构、模块说明、构建配置 |
| ​​development-workflow.md​​ | manual | 开发环境、分支策略、提交规范 |
| ​​gradle-build-standards.md​​ | glob(.gradle) | Gradle 配置、依赖管理、构建任务 |
| ​​sdk-api-design-patterns.md​​ | glob(.java) | 设计模式、API 设计、线程安全 |
| ​​proguard-configuration.md​​ | glob(proguard.pro) | 混淆规则、SDK 保护、第三方库配置 |

其中 HarmonyOS 平台，需要额外补充对 ArkTS 语言的规则。

|----------------|--------|-------------------------------|
| 文件 | 触发方式 | 主要内容 |
| ​​arkts.md​​ | always | ArkTS 语言特性，与 TypeScript 语言的区别 |

3.2 如何设计高效的 Prompt

3.2.1 Android 端 Prompt 设计：攻克环境依赖

Android 单元测试的核心痛点在于对 Android Framework 的依赖。如果直接测试，往往会因为缺少系统环境而报错。因此，Android 端的 Prompt 设计核心在于隔离 与模拟。

• Prompt 核心策略

本文构建了一个结构化的 Prompt，旨在生成一份强制性的单元测试规则。以下是优化后的 Android Rule 生成指令：

请为 Android SDK 创建一份单元测试规则 (​​@android-unit-test-guide.md​​)，需严格遵守以下约束：

1.技术栈锁定：强制使用 JUnit4 + Mockito + Robolectric。

2.核心原则：

a.业务隔离：测试聚焦业务逻辑，严禁测试 Android 系统 API（如 Context.getSystemService）或第三方库内部实现。

b.环境模拟：严禁使用反射修改 Build.VERSION 等系统静态字段，必须使用参数化测试或 Robolectric 提供的 Shadow 对象。

3.代码模板规范：

a.类结构：必须包含 @Before (初始化 Mock) 和 @After (清理静态 Mock，防止污染)。

b.命名：测试方法遵循 test{Method}{Scenario}{Expected} 格式。

4.工作流闭环：

a.生成代码后，必须自动执行 ./gradlew :module:testDebugUnitTest。

b.语言约束：注释与断言描述强制使用英文，便于开源维护。

• 设计解读

这个 Prompt 解决了一个核心矛盾：AI 倾向于写这就调用系统 API 的代码，导致本地单测跑不通。通过"严禁反射系统字段"和"强制 Robolectric"的约束，我们确保了生成的测试用例是可以在本地 JVM 上稳定运行的。

3.2.2 iOS 端 Prompt 设计：攻克工程结构

与 Android 不同，iOS (Xcode) 的痛点在于文件系统与工程引用的分离。仅仅创建一个 .swift 文件并不能让它被 Xcode 识别。因此，iOS 的 Prompt 设计核心在于自动化工作流。

• Prompt 核心策略

iOS 的规则设计需要包含"动作链"，即生成文件后必须触发脚本操作。以下是 iOS Rule 的生成指令：

请为 iOS SDK 创建一份单元测试规则 (​​@iOS-unit-test-guide.md​​)，需包含以下自动化逻辑：

1.智能场景识别：

a.新建场景：先检查单测文件是否存在。若不存在，使用 XCTest 标准模板生成，并立即执行 Scripts/add_file_to_target.sh 脚本将其挂载到 Xcode Target；

b.优化场景：若文件已存在，读取代码并补充边界条件断言。

2.验证闭环：

a.修改完成后，必须执行 cd Scripts && ./run-unittest.sh 进行验证。

b.若验证失败，AI 需自动读取错误日志并尝试修复。

3.测试架构规范：

a.核心覆盖：必须包含单例模式（Singleton）、主要功能（Main Logic）、边界条件（Nil/Empty）和错误处理（Error Handling）四大场景。

b.语言约束：注释必须使用英文，采用 AAA (Arrange-Act-Assert) 风格。

• 设计解读

iOS 的 Prompt 引入了 ​​add_file_to_target.sh​​ 这一关键脚本。这是为了解决 AI 无法直接修改 .xcodeproj 文件（结构过于复杂）的问题。通过"生成文件 -> 脚本挂载 -> 脚本运行"的自动化链路，确保了 AI 生成的代码不仅逻辑正确，还能真正集成到工程中。

HarmonyOS 端 Prompt 设计：攻克语言特性

HarmonyOS 的单元测试基于 @ohos/hypium 框架，其核心痛点在于 ArkTS 语言的严格静态类型限制 以及 测试套件的注册机制。传统的 TypeScript 测试写法（如使用 any、动态对象字面量）在 ArkTS 中会直接导致编译失败。

• Prompt 核心策略
  HarmonyOS 的 Prompt 设计需要扮演"语言编译器"和"框架管家"的双重角色。

请为 HarmonyOS SDK 创建一份单元测试规则 (@harmony-unit-test-guide.md)，需严格遵守以下约束：

1.语言编译器（ArkTS 严格模式）：

a. 类型铁律：严禁使用 any 或 unknown。所有对象字面量必须先定义 interface。

b. 泛型强制：Promise 必须显式指定泛型（如 Promise），禁止依赖类型推断。

c. 断言修正：检测并修正不支持的断言。例如：严禁使用 assertNotEqual（Hypium 不支持），必须转换为 expect(a !== b).assertTrue()。

2.使用测试框架（@ohos/Hypium）：

a. 路径映射：根据 src/main/ets 的目录结构，精确计算 src/ohosTest/ets 下的测试文件路径和 import 路径（注意 ../../ 的层级）；

b. 自动注册：生成测试文件后，必须输出指令提示用户（或尝试自动修改）将测试入口注册到 src/ohosTest/ets/test/List.test.ets 文件中，否则测试无法运行。

3.测试架构：

a. 异步规范：对于异步方法，强制使用 async/await 配合 done 回调或 Promise 链式调用，防止测试提前结束。

b. 生命周期：正确使用 beforeAll 进行全局初始化，beforeEach 重置单例状态。

• 设计解读

对于 HarmonyOS 平台，主要难点在于 ArkTS 的语言特性，目前 AI 对于 ArkTS 语言的语法会更多按照 TypeScript 处理，因此需要输入两种语言的区别来辅助 AI 生成 ArkTS 语言。另外，HarmonyOS 平台的测试框架，也需要给一些清晰的示范样例。与 Android 和 iOS 的不同之处在于，在 HarmonyOS 生成单测之后，没有验证环节。相比于命令行验证，在 Qoder 生成测试代码后回到 DevEco Studio 中运行验证会相对方便。

3.2.4 小结

进一步地，本文提炼出一套跨平台的优化单元测试的 Prompt (Rule) 设计通用法则。无论什么技术栈，一个高质量的工程化 Prompt 应包含以下四个维度：

1. 角色与边界

a.明确目标：不仅仅是"写个测试"，而是"基于 xxx 架构生成用于 xxx 场景的测试"。

b.依赖隔离：明确告知 AI "不测什么"。例如：不测系统 API、不测第三方库、不测简单的 Getter/Setter。这是减少无效代码的关键。

2.结构化约束

a.模板强制：提供"黄金模板"，规定好 Setup/Teardown 的写法、命名规范（如 test_Input_Output）。AI 模仿能力强，给模板比给指令更有效。

b.语言统一：对于有开源或国际化需求的项目，强制要求英文注释和 Commit Message，避免中英文混排。

3.工具链集成

a.Android：利用构建工具（Gradle）的灵活性，通过规则约束依赖库版本（Robolectric/Mockito）；

b.iOS：利用脚本（Shell/Ruby）弥补 IDE 的封闭性，解决文件引用问题。

c.环境复原：强调测试后的清理工作（如 Mock 对象的关闭、单例的重置），防止测试污染.

4.验证闭环 ：这是最重要的一环。Prompt 不能止步于"生成代码"，必须包含"验证代码"：

a.指令：生成后执行什么命令？（./gradlew test 或 ./run-unittest.sh）。

b.自愈：如果命令报错，AI 应被指示去读取 Log 并尝试修复（Self-Correction）。

c.策略：对于新建文件，必须先挂载；对于修改文件，必须做回归测试。

3.3 Qoder Rules 的内容

完整的 Rule 往往包含了上百行约束，为了方便大家理解，本文通过流程图的方式展示各个端的 Rule 的架构设计。

3.3.1 Android Qoder Rule

3.3.2 iOS Qoder Rules

iOS 的核心在于解决 Xcode 文件索引问题。我们不需要展示所有配置，只需展示 AI 是如何通过 Rule 调用脚本的。

3.3.3HarmonyOS Qoder Rule

鸿蒙 ArkTS 的语法限制严格，Qoder Rule 的重点在纠正

3.4 Qoder Rules 的使用效果

在鸿蒙端，我们以页面路由服务模块为例，来展示 Qoder Rules 的效果。该模块的核心职责是监听用户的页面跳转行为（包括传统路由和导航组件两种方式），为其附加上下文信息（如页面名称、唯一标识、时间戳），然后通过数据采集机制记录并上报给后端服务。这类模块的测试难点在于，它需要与全局上下文和数据记录器交互来获取实时信息，这使得单元测试需要特别注意资源管理和状态验证。

优化前存在的问题：

• 资源管理缺失，存在内存泄漏风险：测试创建的数据采集对象未正确关闭，缓存中的临时数据未清理，可能导致测试间状态污染和内存泄漏；
• 验证流于表面：只检查了"方法是否能被调用而不抛异常"，未验证"数据采集对象是否正确创建"、"时间戳是否正确记录"、"页面切换后资源是否被正确释放"；
• 场景覆盖不足：缺少对单例模式、空值边界条件、完整页面生命周期（页面即将出现 → 页面显示 → 页面隐藏）等关键场景的测试；
• 代码规范缺失：保留了空的测试钩子模板代码，命名使用简单前缀格式不符合行为驱动开发风格。

Qoder Rule 的优化点：

• 实现完整的资源生命周期管理：所有创建的数据采集对象在测试结束时正确关闭，缓存中的测试数据被主动清理，确保测试间相互隔离，防止内存泄漏。
• 验证核心数据内容：测试重点从"方法是否被调用"升级为"状态是否正确"。通过检查数据采集对象是否存在、时间戳记录是否有效、页面隐藏后资源是否被清理，确保了业务逻辑的正确性。
• 构筑全面场景覆盖：新增单例模式验证、边界条件测试（空值、部分空值）、服务启停测试、完整页面生命周期测试（传统路由和导航组件两种类型），覆盖了真实使用场景的复杂情况，增强了代码健壮性。

优化前后对比效果参考表格数据：

|------|------------|--------|--------------|------------------|
| 对比维度 | 指标 | 优化前 | 优化后 | 说明 |
| 基础指标 | 测试用例数量 | 13 个 | 23 个 | 新增 10 个关键场景 |
| | 代码行数 | 181 行 | 792 行 | 增加功能性测试与注释 |
| 资源管理 | 数据采集对象生命周期 | ❌ 未关闭 | ✅ 完整关闭与清理 | 防止内存泄漏 |
| | 时间缓存清理 | ❌ 无 | ✅ 主动清理 | 测试间隔离 |
| | 数据缓存清理 | ❌ 无 | ✅ 主动清理 | 测试间隔离 |
| | 异常处理方式 | ❌ 无 | ✅ 捕获异常并确保清理 | 确保资源释放 |
| 测试覆盖 | 单例模式测试 | 0 个 | 1 个 | 验证全局唯一实例 |
| | 边界条件测试 | 2 个 | 5 个 | 空值、部分空值场景 |
| | 服务生命周期测试 | 2 个 | 4 个 | 启动、停止、配置禁用 |
| | 页面状态回调测试 | 2 个 | 6 个 | 即将出现/显示/隐藏 全覆盖 |
| | 完整生命周期测试 | 0 个 | 2 个 | 传统路由 + 导航组件 完整流程 |
| | 资源清理验证测试 | 0 个 | 1 个 | 验证页面隐藏时的清理逻辑 |
| 代码质量 | 命名规范遵循 | ❌ 简单前缀 | ✅ 行为描述式 | 符合 BDD 风格 |
| | 冗余代码 | 有空模板代码 | 已移除 | 代码整洁 |
| | 结构规范性 | 基础 | 完整（准备-执行-断言） | 清晰的测试结构 |
| | 类型声明 | 松散 | 严格 | 符合 ArkTS 规范 |

3.5 可持续维护策略

为了确保 Qoder Rules 在项目中长期有效并能适应项目的演进，就必须有一套可持续的维护策略，核心思想是，要像管理源代码一样管理 Rules，确保 Rules 的质量、一致性和时效性。可以通过实施以下几点来进行管理：

1. 版本化管理：所有 Qoder Rules 存储在代码仓库的 ./qoder/rules 目录下，和源代码一样进行版本管理与代码评审；

2. CI/CD 驱动的自动化质量保障：可以在 CI/CD 门禁检查中，添加关于 Qoder Rules 的检查，例如包括

a.行数限制： 编写一个脚本，自动检查 ./qoder/rules 目录下的所有 .mdc 文件，确保所有规则不超过官方限制的 100000 个字符；

b.废弃 API 扫描：维护一个废弃 API 或不推荐写法的清单（例如，Android 规则中的 MockitoAnnotations.initMocks(this)）。CI 脚本会扫描规则文件，若发现推荐使用废弃写法的示例，需要报错强制更新；

c.描述完整性检查：对于生效规则为 Agent Requested 的 Rule，强制要求其 description 字段不能为空且有意义，确保 AI 可以准确理解其用途；

d.模版语法校验：在规则中的代码模版是 AI 生成代码的基础，需要保证其正确性，可以编写一个 CI 脚本，提取规则文件中特定语言的代码块（如 Swift，Java，Kotlin），并调用相应的静态分析工具对其进行语法检查。例如，提取 Switt 模版代码并尝试用 swift -syntax-only 进行编译。这能有效防止因模版中的拼写错误而导致 AI 生成大量无法编译的代码。

3.上述所有检查都应整合到项目的 CI 配置文件中（如 .github/workflows/main.yml 或 .gitlab-ci.yml）。可以创建一个名为 lint-qoder-rules 的独立任务，该任务与单元测试、编译等任务并行执行。在代码仓库的保护分支策略中，将 lint-qoder-rules 设置为必须通过的检查项。这样一来，任何不符合规范的规则变更都会被 CI 系统自动拦截，无法合入主干，从而形成一个健壮的、自动化的维护闭环。

4.总结与展望

本文展示了如何通过具体的指令、模版和约束，将 AI 的能力聚焦于我们的实际需求，让它生成的代码不再是"看起来正确"，而是真正可用且优质，无论是 iOS 端的自动化验证流程，还是 Android 端对框架依赖的严格隔离，这些细节共同构成了一套能显著改善日常开发体验的解决方案。进一步地举一反三，这种模式可以应用到任何具有重复性和规范性的编码任务中，例如：快速创建符合团队代码风格的 UI 控件；为新的业务模块生成基础的数据模型和 service 层代码；批量为老代码添加规范化的文档注释。核心是：凡是能总结出规律和模板的工作，都可以尝试用 Qoder Rules 来自动化。

本文通过 Qoder Rules 展示了如何在开发阶段构筑高质量的单元测试，从源头保证应用的健壮性。然而，应用的质量保障是一个完整的闭环，线上环境的真实用户体验才是最终的试金石。当代码发布上线后，如何精准捕捉性能瓶颈、定位偶现崩溃、洞察用户真实交互体验，就成了新的挑战。本文使用的例子中提到的工程------阿里云用户体验监控（RUM）是一款专为移动应用打造的性能与体验监控利器，它提供了应用崩溃、卡顿、网络错误、页面加载等关键性能指标的实时监控。可以参考​​接入文档​​体验使用。相关问题可以加入"RUM 用户体验监控支持群"（钉钉群号： 67370002064）进行咨询。