测试数据助手

它要解决的问题

测试数据常常是随手敲出来的 张三、13800000000：字段有值了，规则是否生效却无从证明。纯随机填充看似量大，实际覆盖的业务关系很少；每次更换随机种子或引用“今天”，失败用例也无法复现；直接拷贝一小段生产数据看似省事，却把真实用户信息带进了测试环境。这个技能把测试数据当作可判定的证明载体，而不是占位文本。

它如何工作

技能采用一条九步的标准工作流，核心逻辑可归纳为：

• 先写测试问题：用可判定句描述目标，例如“同一订单重复回调只入账一次”，每个问题绑定输入条件与预期结果。
• 建立字段与关系字典：记录类型、范围、时区、可空性、唯一性与级联规则。
• 划分数据类别：为每条核心规则准备典型值、边界值、邻近值、缺失值、非法值与历史值。
• 组合而非穷举：优先覆盖高风险规则交叉，再用等价类或成对组合削减数量。
• 保持业务一致性：主外键、状态机、金额汇总与时间顺序需同时满足；刻意破坏的样本单独标记为负例。
• 模拟真实分布：空值、长尾、热点与时间密度按已知比例设置，没有统计依据时明确标为假设。
• 隐私与可复现性：默认全合成，固定随机种子、时区与基准时间；输出按目标、约束、场景矩阵、样例、预期结果、覆盖缺口的顺序组织。

快速使用时只需提供 Schema、业务规则与测试目标，技能会先给出一个典型、一个边界、一个非法的三条最小样本，并附预期结果。

适用边界

它不把真实姓名、手机号、证件、地址或支付信息直接转成测试数据，也不认为简单替换姓名就是匿名化；不生成可用于冒充或绕过实名验证的数据包。缺少明确 Schema 时不会猜测生产字段含义，也不会向生产环境写入测试数据，除非获得明确授权并具备隔离与清理方案。