在日常测试工作中，造数几乎是绕不开的一个环节。

也有不少测试同学会选择直接写 SQL 插入数据，或者手动组装接口请求来完成造数。但这些方式都会存在一些问题：

• 手动操作效率低： 需要反复在页面执行相同的操作，尤其是涉及多个业务模块时，步骤比较繁琐。

• SQL 造数维护成本高： 需要了解数据库表结构、字段约束以及表之间的关联关系，业务逻辑复杂时更容易出错。

• 接口造数重复性高： 需要手动准备请求参数、处理接口依赖关系等。

有没有一种更轻量的方式，可以减少这些重复工作？

我实践了一种基于 Skill 的自动化造数方案。它可以根据接口文档、HAR 文件、CURL 命令或者 SQL 表结构，自动分析业务关系，并生成 Postman 请求、SQL 脚本或 Python 造数脚本，帮助测试人员更快地完成测试数据准备。

下面结合几个实际场景，看看具体怎么使用。

先了解一下这个造数 Skill

这个 Skill 的核心思路是：将已有的接口信息或数据库结构作为输入，让 AI 理解业务和数据之间的关系，再根据造数需求生成对应的执行文件。

目前支持四种输入方式：

使用方式

一、基于接口文档生成测试数据

1. 执行 Skill

首先准备好需要使用的接口文档，然后在对话框中输入：

/seed-test-data @接口文档

Skill 会读取接口文档，分析接口定义、请求参数以及接口之间可能存在的业务依赖关系。

2. 根据实际需求回答造数问题

完成接口分析后，Skill 会进一步询问造数需求，主要涉及四个方面：

① 造数范围

通常有两种选择：

• 单接口造数：针对某一个接口独立生成测试数据。

• 接口串联造数：按照业务流程依次调用多个接口，生成一套完整的关联数据。

② 数据画像

主要用于指定希望生成哪一类测试数据：

• 正常数据：满足业务规则和字段约束的数据。

• 边界数据：针对最大值、最小值、长度限制等边界条件生成数据。

• 异常数据：构造缺失字段、非法格式、无效参数等异常场景。

不同的数据画像可以对应不同的测试目的，可以根据当前测试任务选择。

③ 生成数量

根据实际测试需求指定数据量，例如 5 条、10 条或者更多。

④ 产物格式

目前支持三种主要产物：

1. Postman Collection

生成可以导入 Postman 或 ApiPost 的请求集合，适合单接口造数，可以直接调整参数并手动执行。

• Excel 数据表

将生成的数据整理成 Excel 文件，不同业务数据可以放在不同 Sheet 中,比较适合手工测试使用，也可以作为性能测试的数据准备来源。

• Python 脚本

生成可执行的 Python 造数脚本，支持按照预设业务顺序调用接口，并处理接口之间的数据依赖。对于需要批量生成关联数据的场景，这种方式更加方便。

3. 查看生成结果

完成上述配置后，Skill 就会根据需求生成对应文件。

本次主要生成了 Excel 数据表和 Python 造数脚本。

Excel 数据表

打开生成的 Excel，可以看到不同业务对象分别放在独立的 Sheet 中。

Python 造数脚本

除了 Excel，还会生成一份 Python 脚本。

脚本中包含接口调用逻辑、参数组装以及随机数据生成逻辑，可以根据预设的业务顺序完成数据构造。

如果有个性化的造数需求，也可以直接查看源码，了解具体的参数生成和接口调用逻辑，再根据项目实际情况修改。

另外，接口调用通常需要配置鉴权信息，例如 Cookie、Token，以及不同环境下的接口地址。

因此，Skill 还会配套生成 .env 文件，用于统一管理这些环境变量。

将实际使用的接口地址和鉴权参数填入对应配置项，就可以为脚本执行做好准备。

4. 执行造数与数据回滚

文件准备完成后，就可以执行 Python 脚本了。

这里提供了两个主要命令：

• seed：执行造数任务，按照预设流程调用接口并创建测试数据。

• rollback：执行数据回滚，清理本次造数创建的数据。

需要注意，回滚功能依赖接口文档中是否提供了对应的删除接口。如果没有可用的删除接口，就无法自动生成完整的接口回滚逻辑，需要根据实际情况补充数据清理方案。

执行造数命令后，可以看到脚本按照预设流程依次调用接口。

再到业务系统中检查一下，可以看到对应的公寓、房间、租客等数据已经成功创建。

测试完成后，如果需要清理本次创建的数据，再执行对应的 rollback 命令即可。

这样，一套完整的测试数据就完成了从生成、创建到清理的过程。

二、没有接口文档如何造数？

实际项目中，并不是所有接口都有完整的接口文档。

有时候，测试人员只能通过浏览器操作业务功能，再借助抓包工具获取接口请求信息。

针对这种情况，也可以使用 CURL或HAR 文件作为输入源。

方式1：通过 CURL 命令快速生成造数脚本

如果只需要使用某几个接口，也可以直接通过 CURL 命令作为输入

1、获取 CURL 命令

打开浏览器开发者工具，进入 Network 面板。

操作需要造数的业务功能，找到对应的接口请求，右键选择：

这样就可以获取完整的 CURL 请求信息，通常包含请求 URL、请求方法、请求头和请求参数等内容。

2、执行 Skill

将复制的 CURL 命令提供给 Skill：

Skill 会根据请求信息分析接口参数，并进一步询问造数范围、数据画像、生成数量和产物格式等需求。

完成配置后，就可以生成对应的造数脚本。

方式2：使用 HAR 文件造数

HAR（HTTP Archive）是一种记录 HTTP 请求和响应信息的文件格式，通常可以从浏览器开发者工具中导出，里面包含请求地址、请求方法、请求头、请求参数等信息。

1、准备 HAR 文件

打开浏览器开发者工具，在 Network 面板中操作需要造数的业务功能，记录相关接口请求，然后将请求数据导出为 HAR 文件。

2、执行 Skill 并生成脚本

准备好 HAR 文件后，直接将文件作为输入提供给 Skill。

后续流程与接口文档造数基本一致：

• 分析 HAR 文件中的接口请求。

• 确认造数范围和业务数据画像。

• 设置需要生成的数据数量。

• 选择最终产物格式。

完成问题答复后，Skill 就会根据抓包信息生成对应的造数文件。

这种方式的好处是，不需要提前整理完整的接口文档，只要能够获取到相关请求信息，就可以尝试构建造数流程。

三、基于 SQL 表结构直接生成造数 SQL

前面介绍的三种方式，本质上都是通过接口完成测试数据构造。

如果某些测试场景不需要调用业务接口，而是希望直接向数据库中插入测试数据，也可以使用 SQL 表结构作为输入。

1、准备数据库表结构

首先准备需要造数的数据库表结构 SQL 文件。

建议除了提供建表语句，还要补充表与表之间的关联关系，以及必要的字段约束和业务规则。

这些信息越完整，生成的数据就越容易满足实际业务要求。

2、执行 Skill

准备好 SQL 文件后，输入：

3、配置造数需求

与前面的案例类似，Skill 会依次询问造数需求。

4、查看生成结果

完成配置后，Skill 会生成两个 SQL 文件：

造数 SQL

用于向数据库中插入测试数据，包含对应的字段和值。

回滚 SQL

用于删除本次生成的测试数据，方便测试完成后进行数据清理。

这里需要特别注意：SQL 造数虽然比较直接，但一定要确认数据表的外键约束、唯一性约束、必填字段以及关联关系，避免因为数据不完整导致执行失败，或者影响已有业务数据。

另外，执行回滚 SQL 前也应确认删除范围，避免误删其他测试数据。