隨著服務規模的擴展和 API 數量的增加，系統的穩定性變得愈發重要。在**生成式AI（GenAI）**的開發中，企業級項目通常需要快速迭代以適應市場需求變化，這對開發速度和系統穩定性提出了雙重挑戰。為了在快速交付的同時確保系統能穩定運行，開發者需要一套高效且可靠的開發方法。

此時，同時進行開發與測試變得十分重要。這是確保功能穩定與減少錯誤風險的有效途徑，而這正是 **TDD（Test-Driven Development, 測試驅動開發）**的強項。TDD 是一種軟體開發方法，其核心理念是先撰寫測試程式碼，再開發功能程式。這種方法確保每個功能在開發過程中都經過測試驗證，從而減少程式錯誤並提升系統的穩定性。

TDD 的工作流程通常分為三個步驟：撰寫測試（紅燈）、編寫程式碼讓測試通過（綠燈）、重構程式碼。這樣的迭代循環不僅幫助開發者逐步完善系統，還能保持程式的可測性與可維護性，特別適合應對GenAI項目中快速變更和穩定性需求的挑戰。

前備知識

在實踐 TDD 之前，我們需要具備一些基本知識。首先，必須熟悉單元測試的原則，這包括理解如何針對最小的模組（如方法或類）進行獨立驗證。單元測試應該在隔離環境中執行，不依賴於外部資源，如數據庫或API，這能確保在系統變更時每個模組都能正常運行，減少潛在的回歸問題。

除了隔離性，測試覆蓋率同樣重要。高覆蓋率意味著測試必須涵蓋所有可能的邊界條件和錯誤情境，確保代碼在各種情況下都能正確執行。良好的單元測試應該快速執行，幫助開發者在每次變更後迅速驗證系統，從而加快開發迭代的效率。

此外，依賴注入與 Mock 技術是提升測試靈活性的重要工具。依賴注入允許我們在開發中將外部依賴（如服務或資源）動態替換，這使得代碼更加模組化，並減少系統的耦合度。在測試中，依賴注入結合Mock技術，能模擬外部服務或資源，避免與真實環境交互，從而專注於測試核心邏輯。

TDD 範例：文本摘要生成 API

接下來，我們將通過一個實際範例來展示 TDD 的流程。假設我們正在開發一個生成文本摘要的功能，要求摘要不能超過100個字。以下是如何使用 TDD 來逐步完成這個功能的示例。

Step 1: 撰寫失敗的測試（紅燈）

首先，我們編寫一個測試來驗證我們的摘要生成 API 能否生成不超過 100 字的摘要。這個測試會用 Mock 來模擬摘要服務，並專注於測試 API 的行為。

import unittest
from unittest.mock import Mock

class TestSummaryAPI(unittest.TestCase):

    def test_summary_should_be_less_than_100_characters(self):
        # Arrange: 初始化條件
        mock_summary_service = Mock()
        mock_summary_service.generate_summary.return_value = "AI transforms technology."

        article_text = "This is a long article about AI and how it changes the world of technology..."
        api = SummaryAPI(mock_summary_service)

        # Act: 調用API生成摘要
        response = api.generate_summary(article_text)

        # Assert: 驗證摘要長度
        self.assertTrue(len(response) <= 100)

在這裡，我們使用Mock來模擬SummaryService，並通過TDD的流程首先編寫測試。因為我們尚未實現SummaryAPI，測試會失敗（紅燈）。

Step 2: 編寫讓測試通過的代碼（綠燈）

接下來，我們實現 SummaryAPI，讓測試能夠通過。注意這裡我們專注於簡單實現 API 層的行為。

class SummaryAPI:

    def __init__(self, summary_service):
        self.summary_service = summary_service

    def generate_summary(self, article_text):
        return self.summary_service.generate_summary(article_text)

Step 3: 重構並完善服務邏輯

此時，簡單的 SummaryAPI 已經可以通過測試。接下來，我們需要深入實現具體的摘要生成邏輯，並加入新的測試案例。

class SummaryService:

    def generate_summary(self, article_text):
        if len(article_text) > 100:
            return article_text[:100]
        return article_text

並增加對其他情境的測試，例如當文章少於 100 字時，應返回完整的文章。

def test_summary_should_return_full_text_if_less_than_100_characters(self):
    # Arrange
    short_text = "Short article."
    mock_summary_service = Mock()
    mock_summary_service.generate_summary.return_value = short_text
    api = SummaryAPI(mock_summary_service)

    # Act
    response = api.generate_summary(short_text)

    # Assert
    self.assertEqual(short_text, response)

Step 4: 增加更多測試場景

我們可以繼續增加測試來處理不同的場景和邊界條件。例如，處理空文章、特殊字符或文章過長的情況，這些場景都可以通過 TDD 的方式一步步測試和實現。這樣不僅能保證我們的 API 邏輯穩定，還能避免未來功能擴展時引入錯誤。

TDD 不僅僅是一種測試方法，更是一種開發思維，能夠幫助我們構建穩定、可擴展的系統。通過這個 TDD 範例，我們展示了如何從撰寫失敗的測試開始，逐步實現功能並進行代碼重構。在 GenAI 開發中，這種測試驅動的方式能確保每個模組都經過充分的驗證，並且代碼結構保持簡潔且易於維護。依賴注入與 Mock 技術進一步提高了測試的靈活性，讓我們能夠在不依賴真實外部服務的情況下進行有效測試。