¿Por qué un generador de datos de test basado en schema?
El generador de datos falsos te da perfiles ya hechos (nombre, dirección, NIF). Pero a veces necesitas tu propio schema: un producto con SKU, precio (10 a 500), categoría (enum de 5 valores), array de tags. O un pedido con un objeto anidado para el cliente.
Aquí diseñas la estructura campo a campo: tipo, rango, patrón, opciones. Genera N registros que coincidan exactamente. Exporta a JSON, CSV, SQL INSERT o NDJSON para soltar en tu app o base de datos.
Tipos disponibles: string, number, integer, boolean, date, email, UUID, enum (lista de selección), array, objeto anidado y "faker" (tira de nuestros pools: nombre, ciudad, empresa).
Cómo usarla
- Pulsa "Añadir campo": crea un nuevo campo en el schema. Escribe un nombre (p. ej. "precio").
- Elige un tipo: string, number, date, enum, faker y así. Aparecen opciones específicas del tipo (rango, longitud).
- Para objetos puedes añadir campos dentro de campos (recursivo). Para arrays elige el tipo de item y count min/max.
- Configura el número de registros a generar: 1 a 10.000.
- Elige el formato de salida: JSON (lo más común), CSV (Excel), SQL INSERT (base de datos), NDJSON (una línea por registro, para streaming).
- Escribe un seed (opcional) para salida determinista. Pulsa "Copiar" o "Descargar".
Cuándo es útil
Proyectos reales que necesitan un schema custom:
- App e-commerce: genera 100 productos: SKU (UUID), nombre (faker), precio (number 10-500 con 2 decimales), categoría (enum: "Electrónica", "Ropa", "Hogar"), tags (array de 1-3 strings). Rellena una página demo de producto en 5 segundos.
- Sistema de reservas: registro de reserva: id (UUID), cliente (objeto con nombre y email), rango de fechas (2024-2025), estado (enum: "confirmada", "cancelada", "pendiente"), invitados (array de 1-6 nombres).
- APIs GraphQL: diseño schema-first. Define tipos en la herramienta, genera mock data, suelta en resolvers mockeados de Apollo Server. El frontend funciona antes de que el backend escriba una línea.
- Migración de base de datos: prueba un nuevo schema de tabla. Genera 1000 registros que coincidan con la estructura, carga con SQL INSERT, comprueba performance de `WHERE` en un nuevo índice.
- Storybook stories: el componente React `<ProductCard>` tiene 8 props. Genera 5 variantes de objeto con valores distintos, cada una como su propia story. Paleta clicable en vez de hardcodeada.
- Muestras CSV/Excel: un cliente pregunta "¿qué pinta tendría el reporte de ventas?". Genera un CSV con fecha, importe, cliente, estado. Abre en Excel, enseña.
- Tests de validador: tu `validateOrder(order)` debe gestionar 100 variantes de edge-case. Genera 100 objetos, cada uno con valores límite distintos.
- Demos en vivo: una charla "así funciona nuestra app" necesita una BD poblada. Genera 50 registros que coincidan con la forma real.
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