TypeScript 项目里知识库质量评估的单元测试类型怎么抽象
我想在知识库质量评估场景里做单元测试，但不知道应该按哪些维度来抽象测试对象，才能让测试既清晰又方便维护。
按“评估规则、输入样本、断言结果”三个层面抽象
可以把单元测试抽象成三层：评估规则层负责定义质量指标，例如命中率、召回率、重复率、覆盖率；输入样本层负责提供不同类型的知识库数据，例如空数据、脏数据、边界数据、正常数据；断言结果层负责验证每个规则的输出是否符合预期。这样做的好处是测试用例能围绕业务语义组织，而不是围绕实现细节堆砌。你还可以把不同指标封装成独立的测试辅助函数，减少重复代码，并让新增规则时只需要补充对应的样本和断言。
我担心评估指标和规则后续会调整，想让测试类型结构更稳定一些，不要每次改规则都要大面积重写测试。
用接口描述测试契约，用泛型约束不同指标的输入输出
可以把测试类型设计成“契约优先”的形式：用接口定义评估器需要接受的数据结构、返回值结构和错误结构，再用泛型去约束不同指标的具体实现。比如为每个质量指标定义统一的 TestCase<TInput, TOutput>，让所有测试样例都遵守同一套字段规范。这样当规则变化时，通常只需要调整实现类和少量样例数据，测试框架本身不会频繁改动。若你的评估逻辑包含多个阶段，也可以把阶段拆成不同的类型层，分别测试单步行为和组合行为，降低耦合度。
比如空知识条目、重复条目、缺字段、异常格式这些情况都要测，我想知道如何抽象成统一的测试类型，避免漏测。
建立“正常样例 + 异常样例 + 边界样例”的分层类型
你可以把测试类型分成三类：正常样例用于验证核心评估逻辑是否正确；异常样例用于验证非法输入、解析失败和降级逻辑；边界样例用于验证最小值、最大值、空集合、极长文本等情况。每一类都可以定义独立的 TypeScript 类型，例如 NormalCase、InvalidCase、BoundaryCase，并统一继承一个基础测试结构。这样不仅便于批量生成测试数据，也方便按类别统计覆盖率。对于知识库质量评估，建议把“数据完整性”“语义一致性”“重复性”“时效性”分别映射到不同类别的样例中，测试会更贴近真实业务。