可利用ChatGPT辅助生成Jest测试用例，路径包括：一、提供组件源码并指定测试库与覆盖场景；二、用AST解析提取结构信息增强生成准确性；三、基于Storybook交互快照反推断言点；四、借助Vitest类型推导补全业务逻辑；五、通过Chrome Recorder录制操作流转化测试步骤。
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如果您已编写了一个React上传组件，但尚未为其编写单元测试，则可以利用ChatGPT辅助生成符合Jest规范的测试用例。以下是针对该场景的多种实现路径：
一、提供组件源码后由ChatGPT直接生成测试用例
将完整的上传组件代码（含JSX结构、useEffect、useState、文件处理逻辑等）粘贴至ChatGPT，并明确指定使用Jest + React Testing Library进行测试。ChatGPT会基于组件导出方式（函数组件/类组件）、props接口、事件触发点及渲染状态生成对应测试用例。
1、复制上传组件的全部源码，包括import语句和默认导出声明。
2、在提示词中明确说明：“请为以下React函数组件生成Jest测试用例，使用@testing-library/react，覆盖初始渲染、文件选择、上传失败、上传成功四种状态”。
3、检查生成的测试代码是否包含fireEvent.change、waitFor、mockImplementation等关键调用。
二、使用AST解析工具预处理组件再交由ChatGPT增强
借助Babel或SWC将上传组件源码解析为抽象语法树，提取props类型定义、事件处理器名称及useCallback/useMemo依赖项，形成结构化描述输入给ChatGPT，提升测试覆盖率准确性。
1、运行npx @babel/parser将UploadComponent.jsx转为AST JSON输出。
2、提取其中所有JSXElement标签名、onXXX属性名、useState初始化值及useRef声明变量名。
3、将提取结果与原始代码片段合并，作为上下文输入给ChatGPT，并要求：“根据以下AST结构信息，补全缺失的异步上传模拟逻辑和loading状态断言”。
三、基于Storybook交互快照驱动测试用例生成
若上传组件已在Storybook中配置多个stories（如“空状态”、“拖拽区域激活”、“上传中进度条”），可将每个story的play函数代码作为输入，让ChatGPT反向推导所需测试断言点。
1、定位.storybook/stories/Upload.stories.tsx中各story的play方法体。
2、提取play内调用的userEvent.upload、waitFor等行为序列。
3、向ChatGPT提交该序列并附加要求：“将以下用户交互链转换为Jest测试步骤，每步后插入expect(screen.queryByRole(...)).toBeInTheDocument()断言”。
四、利用Vitest内置类型推导自动补全测试模板
在已配置Vitest的项目中，运行vite dev --mode test启动类型感知服务，将上传组件路径传入vite-plugin-test-gen插件，获取基础测试框架，再交由ChatGPT填充业务逻辑断言。
1、安装vite-plugin-test-gen并启用--generate-tests标志。
2、执行npm run test:gen -- --component src/components/Upload.tsx。
3、将插件输出的空白describe块与组件TS接口定义一同发送给ChatGPT，并指令：“在beforeEach中模拟useMutation返回值，在it块中补充file.size > 0和file.type.includes('image')两种校验分支的expect断言”。
五、通过Chrome DevTools录制用户操作生成测试脚本雏形
在本地运行上传组件页面，使用Chrome的Recorder面板录制一次完整上传流程（点击按钮→选择文件→触发submit→观察反馈），导出为JSON操作流，作为测试步骤依据。
1、打开http://localhost:3000/upload，启动DevTools → Recorder → 新建录制。
2、执行点击、文件选取、表单提交等动作后停止录制并导出为upload-flow.json。
3、将该JSON中的action数组映射为fireEvent.click、userEvent.upload等调用链，提交给ChatGPT并要求：“将以下操作序列转化为Jest测试代码，每个action后插入screen.findByText匹配对应UI变化”。
