빠른 자리 채우기
모양이 맞는 데이터를 먼저 만든 뒤 실제 필드로 바꾸세요. 깊이와 층당 개수를 조절해 너무 큰 중첩을 피하세요.
페이지를 열면 먼저 한 부가 생성됩니다. 지우면 자동 생성이 멈추고, 필요할 때 「다시 생성」을 누르세요.
JSON 무작위 생성
로컬 처리 다음으로도 #data={"name":"Ada"} 또는 #url=... 데이터를 넣을 수 있으며, 읽은 뒤 주소 표시줄에서 지워집니다.
사용 방법
계층이나 예시 구조로 테스트 JSON을 만듭니다. 프론트엔드 mock, 데모 데이터, 코드 생성 입력으로 쓸 때 처음부터 손으로 칠 필요가 없습니다. 무작위 구조, 또는 API 응답 / package.json / ChatGPT 요청 같은 고정 템플릿을 고를 수 있습니다.
로컬 생성
무작위 결과는 현재 페이지에만 있습니다. 무작위 문자열을 보안 token이나 추첨 시드로 쓰지 마세요.
생성 후 바로 포맷, Schema, 엔티티 생성 페이지로 복사할 수 있습니다.
이어서 다른 도구
생성 후 바로 포맷하거나 Schema, 엔티티 클래스를 만들 수 있습니다. 데모와 단위 테스트 fixture의 첫 초안에 맞습니다.
JSON Schema를 엄격히 따라 데이터를 만들려면 전용 faker 흐름이 필요하며, 이 페이지는 완전한 제약 해결을 하지 않습니다.
예시
{
"id": 42,
"name": "item-7",
"enabled": true,
"tags": ["a", "b"]
} 포맷으로 구조를 확인하고 → 코드 생성으로 타입을 만들고 → Schema를 API 초안으로 쓰세요. 생성 데이터는 출발점일 뿐입니다. 암호학적으로 안전한 난수인가요?
mock과 데모용입니다. 보안 token이나 추첨 시드로 쓰지 마세요.
내 Schema를 완전히 따라 생성할 수 있나요?
페이지 옵션과 예시가 중심입니다. Schema를 엄격히 따라 만들려면 전용 faker 흐름이 필요합니다.
지운 뒤 왜 비어 있나요?
지우면 자동 생성이 멈춰, 방금 지운 것이 다시 나타나지 않습니다. 새 데이터가 필요하면 「다시 생성」을 누르세요.
템플릿과 무작위의 차이는?
템플릿은 고정 구조를 내어 데모에 편하고, 무작위 구조는 매번 모양이 달라 부하 테스트 자리에 맞습니다.
권장 워크플로
- 템플릿 또는 무작위를 고르고 깊이 / 층당 개수를 조절하세요.
- 원하는 API에 가까운 모양이 나올 때까지 「다시 생성」을 누르세요.
- 포맷 페이지로 복사해 실제 필드 이름과 열거로 바꾸세요.
- 그다음 Schema나 엔티티 클래스를 만들어 테스트에 넣으세요.
무작위 JSON은 「중첩과 타입이 있다」는 것만 보장하며, 업무 규칙을 만족한다고 보장하지 않습니다.