Vous pouvez aussi injecter des données via #data={"name":"Ada"} ou #url=... Elles sont lues puis retirées de la barre d’adresse.
Générez un JSON de test selon la profondeur ou une structure d’exemple. Pour un mock front, une démo, ou une entrée du générateur de code, inutile de tout taper. Structure aléatoire, ou modèles fixes : réponse API / package.json / requête ChatGPT.
Obtenez d’abord une forme correcte, puis remplacez par de vrais champs. Profondeur et nombre par niveau sont réglables, pour éviter une imbrication trop lourde.
À l’ouverture, un exemplaire est généré ; après Effacer, la génération auto s’arrête. Cliquez sur « Régénérer » au besoin.
Le résultat aléatoire n’existe que sur la page actuelle. Ne l’utilisez pas comme token de sécurité ou graine de tirage.
Ensuite, copiez vers formatage, Schema ou génération d’entités.
Formatez, produisez un Schema ou des classes d’entités tout de suite. Bon premier jet pour une démo ou un fixture de test.
Générer strictement selon un JSON Schema demande un flux faker dédié ; cette page ne résout pas toutes les contraintes.
{
"id": 42,
"name": "item-7",
"enabled": true,
"tags": ["a", "b"]
} Vérifiez la structure avec le formatage → générez des types → utilisez Schema comme brouillon d’API. Les données générées ne sont qu’un point de départ. Pour mock et démo seulement, pas comme token de sécurité ni graine de tirage.
Les options de page et l’exemple priment. Un faker dédié est nécessaire pour respecter strictement un Schema.
Effacer arrête la génération automatique, pour éviter qu’un nouvel exemplaire réapparaisse. Cliquez sur « Régénérer » pour de nouvelles données.
Un modèle produit une structure fixe, pratique pour une démo ; l’aléatoire peut changer de forme à chaque fois, utile comme placeholder de charge.
Un JSON aléatoire garantit « de l’imbrication et des types », pas vos règles métier.