json-generator — 测试数据生成器

写测试时需要一堆假数据？不想手写？这个skill帮你生成真实感的JSON测试数据。

触发条件

• 用户需要生成测试数据、mock数据、fixture
• 需要大量JSON样本进行测试
• 需要边界条件测试数据（空值、负数、超长字符串等）

工具列表

无特殊工具，主要靠Python脚本或LLM生成

常见模式

基础用户数据

{
  "id": 10001,
  "username": "zhang_san_2024",
  "email": "zhangsan@example.com",
  "phone": "+86-138-0013-8000",
  "age": 28,
  "registered_at": "2024-01-15T08:30:00Z",
  "is_vip": false,
  "balance": 9999.99
}

分页响应

{
  "page": 1,
  "page_size": 20,
  "total": 100,
  "total_pages": 5,
  "data": []
}

错误响应

{
  "error": {
    "code": "INVALID_PARAMETER",
    "message": "参数page必须为正整数",
    "field": "page",
    "request_id": "req_abc123"
  }
}

数组（多条记录）

[
  { "id": 1, "name": "北京分公司", "status": "active" },
  { "id": 2, "name": "上海分公司", "status": "active" },
  { "id": 3, "name": "深圳分公司", "status": "inactive" }
]

异常数据构造

边界值测试

{
  "age": 0,
  "balance": -0.01,
  "name": "",
  "email": "not-an-email",
  "phone": "12345",
  "quantity": 999999999
}

超长字符串

{
  "description": "字符串超长（>1000字符）...",
  "comment": "包含特殊字符：\n换行\t制表\"引号'单引号\\反斜杠"
}

空值/缺失字段

{
  "optional_field": null,
  "description": ""
}

数组边界

{
  "items": [],
  "max_items": "超过10000条记录的数组"
}

Faker模式（Python示例）

from faker import Faker
import json

fake = Faker('zh_CN')

# 生成单条用户记录
def generate_user():
    return {
        "id": fake.random_int(min=1, max=999999),
        "name": fake.name(),
        "address": fake.address(),
        "company": fake.company(),
        "job": fake.job(),
        "phone": fake.phone_number(),
        "email": fake.email(),
        "birthdate": fake.date_of_birth(minimum_age=18, maximum_age=65).isoformat(),
        "created_at": fake.iso8601()
    }

print(json.dumps(generate_user(), ensure_ascii=False, indent=2))

常用Faker字段

使用场景

用户: 生成10条用户测试数据 → 直接输出JSON数组，或Python faker脚本

用户: 生成一个订单的完整JSON，包含所有字段 → 按业务逻辑生成完整订单结构（含商品、地址、支付信息）

用户: 帮我生成边界测试数据，要有空值、负数、超长字符串 → 构造覆盖所有异常情况的JSON