“写完代码还要写测试？能不能让 AI 顺手把活也干了？”这大概是过去一年程序员群里最高频的吐槽。为了给出真实答案，我们拉来两个项目：一个是上线三年的 Spring Boot 订单系统，代码 8 万行；另一个是刚起步的 C# 金融计算库，代码 5 千行。我们分别用 GitHub Copilot、Diffblue Cover 以及 Lynx 自带的测试生成功能跑了一遍，算了一笔人力账。

先看老系统。传统做法下，四位资深工程师补单元测试，两周写了 2100 条用例，行覆盖率达到 71%，但分支覆盖率只有 52%，边界异常场景大量缺失。随后我们打开 Diffblue Cover，让 AI 在同样的代码上跑通宵，第二天拿到 4300 条用例，行覆盖率 89%，分支覆盖率 78%，直接把漏网的分支补了大半。最重要的是，AI 生成的用例里包含大量“空订单”“负金额”“并发改价”这类人类容易忽视的异常场景，省掉了大量脑力风暴时间。

再看新系统。小团队原本计划用三个人日手写 300 条用例，结果用 Lynx，一杯咖啡的功夫就生成了 270 条，直接可用 230 条，剩余 40 条因业务规则特殊需要微调。实测跑下来，代码覆盖率从 0 飙到 95%，与人工方案持平，但时间从 3 人日压缩到 0.2 人日，几乎把成本打了一折。

是不是 AI 就此封神？我们把测试报告拿给测试经理老周，他一眼挑出两个误报：AI 把“永远不会出现的日期格式”当成边界值，还把一条已废弃的接口仍写进断言。换句话说，AI 的“准确率”在语法层面接近 100%，在语义层面只能算 80% 左右。尤其在复杂依赖、多线程环境下，AI 常常把 Mock 对象配错，导致测试通过但生产环境翻车。因此，业内普遍做法是“AI 负责粗筛，人类负责精修”，就像用洗衣机先洗掉 80% 的灰，再手搓领口袖口。

Gartner 在报告中给出的数字也印证了这点：AI 能把单元测试效率平均提高 80%，覆盖率提升 20～30%，但“断言正确性”仍需人工 Review。换句话说，AI 最擅长的是把“不写测试”变成“写点测试”，而不是“写完美测试”。

最终我们把两套方案同时上线跑 CI，发现 AI 生成用例在回归阶段表现亮眼：代码一改，AI 能在 30 秒内增量补测，而人类往往需要半天重新梳理逻辑。老周感叹：“AI 不是替代，而是让我把精力从‘写 100 条平凡测试’变成‘盯紧 10 条核心业务路径’。” 测试工作的金字塔没有倒塌，只是 AI 把塔基垫高了，让人类可以站在更高的地方去盯塔尖。

所以，如果你问 AI 生成的单元测试覆盖率能到多少？答案是 90% 以上；准确率能到多少？80% 起步，人工兜底后逼近 100%。省下来的时间，足够你再写一段真正有趣的代码——或者，早点下班。