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使用说明与技术 FAQ

使用说明

  1. 用 JSON Schema、TypeScript interface 样例或示例 JSON 描述目标结构；越具体推断越准。
  2. 为关键字段指定约束（email、uuid、enum、min/max）；泛化 `string` 容易得到无意义填充值。
  3. 首轮生成小批量（如 n=3）检查边界：空数组、可空字段、深层嵌套是否按预期输出。
  4. 需要稳定快照测试时，固定随机种子或关闭随机（若工具提供），否则 CI 会 flaky。
  5. 与 API Mock（MSW、json-server）联用时，直接复制为 handler 的 response body。
  6. 生成含 PII 样式的字段（手机、身份证）时加「演示数据」水印或明显假号段，避免误当真实数据。
  7. 大数据量压测场景分批生成并流式写入，避免一次 stringify 巨大数组撑爆内存。
  8. 多语言/时区字段用明确 locale 样例引导生成器，而不是依赖默认值。
  9. 导出后走一遍 JSON Schema 校验，确保类型与 required 字段完整。
  10. 联调结束清理环境中的 mock 账号，防止测试密码流入生产配置。
  11. 先阅读页面标题与简介，确认当前工具覆盖的场景与你的任务一致（避免用错工具导致理解偏差）。
  12. 在输入区粘贴或键入数据；若页面提供「示例 / 模板」，可先载入再替换为自己的内容以熟悉输出格式。

相关技术知识

  • 生成器多基于字段名启发式（如 `email`、`createdAt`）与类型注解；歧义名会误判。
  • 随机分布与真实统计分布不同，不能用于机器学习训练或精确性能建模。
  • Faker 类库的版本升级会改变样本形态，锁定版本有利于 golden 测试。
  • 循环引用或超大递归深度需要在 schema 层截断，否则栈溢出或浏览器崩溃。
  • 唯一性约束（unique）在随机生成下可能冲突；需提高基数或后处理去重。
  • 正则模式字段需要引擎支持；过于复杂的 pattern 可能退化为任意字符串。
  • 与 OpenAPI 示例共存时，明确「示例用于文档」与「用于测试数据」的责任边界。
  • 安全：mock 数据若被误接入生产监控，可能污染指标；用环境变量隔离。
  • 浏览器端生成受单线程限制；十万级以上记录建议用 Node/CLI faker。
  • 合规：不要用真实用户字段做 mock 来源；合成数据也要遵守数据最小化原则。
  • 本类工具的核心解析与计算在浏览器端执行，默认不把原始业务载荷持久化到本站服务器（具体以页面隐私说明为准）。
  • 处理管线通常为：读取输入 → 词法/语法或结构化解析 → 规则变换 → 格式化输出；任一步失败都会尽量给出可定位错误信息。