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# 測試覆蓋率 (Test Coverage)
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分析測試覆蓋率，識別缺口，並生成缺失的測試，以達到 80% 以上的覆蓋率。
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## 步驟 1：偵測測試框架
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| 指標 | 覆蓋率指令 |
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| `jest.config.*` 或 `package.json` 中的 jest | `npx jest --coverage --coverageReporters=json-summary` |
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| `vitest.config.*` | `npx vitest run --coverage` |
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| `pytest.ini` / `pyproject.toml` 中的 pytest | `pytest --cov=src --cov-report=json` |
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| `Cargo.toml` | `cargo llvm-cov --json` |
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| `pom.xml` 搭配 JaCoCo | `mvn test jacoco:report` |
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| `go.mod` | `go test -coverprofile=coverage.out ./...` |
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## 步驟 2：分析覆蓋率報告
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1. 執行覆蓋率指令並擷取輸出
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2. 解析輸出結果 (JSON 摘要或終端機輸出)
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3. 列出**覆蓋率低於 80%** 的檔案，按覆蓋率由低到高排序
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4. 針對每個覆蓋率不足的檔案，識別：
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- 未經測試的函式或方法
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- 缺失的分支覆蓋 (if/else, switch, 錯誤路徑)
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- 膨脹分母的死碼 (Dead code)
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## 步驟 3：生成缺失的測試
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針對每個覆蓋率不足的檔案，按以下優先順序生成測試：
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1. **快樂路徑 (Happy path)** — 使用有效輸入測試核心功能
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2. **錯誤處理 (Error handling)** — 無效輸入、缺少資料、網路故障
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3. **邊緣情況 (Edge cases)** — 空陣列、null/undefined、邊界值 (0, -1, MAX_INT)
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4. **分支覆蓋 (Branch coverage)** — 涵蓋每個 if/else, switch case, 三元運算子
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### 測試生成規則
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- 測試檔案應鄰近原始碼：`foo.ts` → `foo.test.ts` (或遵循專案慣例)
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- 使用專案現有的測試模式 (匯入風格、斷言庫、Mock 方式)
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- Mock 部依賴 (資料庫、API、檔案系統)
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- 每個測試應相互獨立 — 測試之間不共享可變狀態
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- 描述性的測試命名：`test_create_user_with_duplicate_email_returns_409`
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## 步驟 4：驗證
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1. 執行完整的測試套件 — 所有測試必須通過
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2. 重新執行覆蓋率檢查 — 驗證改善情況
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3. 如果仍低於 80%，針對剩餘缺口重覆步驟 3
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## 步驟 5：報告
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顯示前後對比：
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覆蓋率報告 (Coverage Report)
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檔案 之前 之後
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src/services/auth.ts 45% 88%
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src/utils/validation.ts 32% 82%
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總體覆蓋率： 67% 84% ✅
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## 重點關注區域
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- 具有複雜分支的函式 (高循環複雜度)
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- 錯誤處理器與 catch 區塊
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- 程式碼庫中通用的工具函式 (Utility functions)
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- API 端點處理程序 (Request → Response 流程)
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- 邊緣情況：null, undefined, 空字串, 空陣列, 零, 負數
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