소스 정보
- 저장소
- an8079/take-skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 30일 10:22
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 4
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/an8079/take-skills --skill json-generator명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | json-generator |
| description | 根据描述或模板自动生成真实感测试JSON数据,支持faker模式、边界条件测试数据、负数/空值等异常数据构造 |
| triggers | ["生成测试数据","JSON数据","mock数据","测试fixture","fake数据"] |
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。
无特殊工具,主要靠Python脚本或LLM生成
{
"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
}
{
"page": 1,
"page_size": 20,
"total": 100,
"total_pages": 5,
"data": []
}
{
"error": {
"code": "INVALID_PARAMETER",
"message": "参数page必须为正整数",
"field": "page",
"request_id": "req_abc123"
}
}
[
{ "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" }
]
{
"age": 0,
"balance": -0.01,
"name": "",
"email": "not-an-email",
"phone": "12345",
"quantity": 999999999
}
{
"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"
}
{
"optional_field": null,
"description": ""
}
{
"items": [],
"max_items": "超过10000条记录的数组"
}
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))
| 字段 | 方法 | 示例 |
|---|---|---|
| 姓名 | fake.name() | 张三 |
| 地址 | fake.address() | 北京市朝阳区... |
| 公司 | fake.company() | 腾讯科技有限公司 |
| 邮箱 | fake.email() | user@example.com |
| 手机 | fake.phone_number() | 138-0013-8000 |
| 网址 | fake.url() | https://example.com |
| 日期 | fake.date() | 2024-03-15 |
| UUID | fake.uuid4() | 550e8400-... |
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