AI一键生成Mock Data有四种实用方法：一、用InsCode平台按JSON Schema或自然语言描述生成结构化样本；二、通过Apifox内置AI基于API定义生成多场景Mock响应；三、用KimiChat定制Python脚本对接Excel模板生成业务数据；四、利用Hypothesis库进行属性驱动的动态测试数据生成。
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如果你正在为接口联调或前端开发准备测试数据，但手动构造JSON结构耗时且易出错，则可能是由于缺乏高效、可复用的数据模拟机制。以下是实现AI一键生成Mock Data的多种实用方法：
一、使用InsCode（快马）平台快速生成
该平台提供开箱即用的AI驱动Mock数据生成服务，支持按自定义数据结构实时输出结构化样本，无需编码即可完成批量生产与格式导出。
1、访问 https://www.inscode.net 并登录账号。
2、点击首页“AI Mock数据生成”模块，进入配置界面。
3、在输入框中粘贴目标JSON Schema或用自然语言描述字段需求，例如：“生成10条用户数据，含id（整数）、name（中文字符串）、email（邮箱格式）、created_at（ISO8601时间戳）”。
4、选择输出格式为JSON或CSV，勾选“批量生成100条”，点击“生成”按钮。
5、预览结果无误后，点击“下载文件”或“复制JSON”直接用于本地测试环境。
二、通过Apifox内置AI功能生成接口级Mock数据
Apifox支持基于已有API定义自动推导请求/响应结构，并据此生成覆盖正向、异常、边界值等场景的Mock数据，适用于前后端并行开发阶段。
1、确保已升级至Apifox最新版本，并由管理员在「组织 / 团队设置 - AI 功能」中启用AI能力。
2、进入目标项目中的某个API文档页，点击右上角“AI生成Mock数据”按钮。
3、系统自动识别请求参数类型与响应Schema，若需调整，可在弹窗中编辑字段约束，如“status必须为200、401或500”“content长度限制在1–200字符”。
4、点击“确认生成”，等待几秒后，页面将展示多组符合规则的Mock响应示例。
5、点击单条数据右侧的“设为默认Mock”图标，该响应即同步至当前接口的Mock服务器返回内容中。
三、调用Python脚本+KimiChat定制化生成
当需要严格匹配特定业务逻辑（如学号前缀、成绩区间、总分计算）或对接Excel原始模板时，可借助AI辅助编写可执行脚本，实现高度可控的数据产出流程。
1、准备一个Excel源文件（如D:\temp\Classinfo.xlsx），其中第2行为字段样例，列标题为A-G：学号、姓名、语文、数学、英语、总分、平均分。
2、打开KimiChat（https://kimi.ai），输入完整提示词，明确指定Python版本（如Python 3.7）、文件路径、字段生成规则及数量（如100条）。
3、复制AI返回的完整Python脚本，保存为generate_mock.py。
4、在终端中执行命令：python generate_mock.py。
5、运行成功后，检查D:\temp目录下是否生成了更新后的Classinfo.xlsx，确认A-G列数据已按规则填充完毕。
四、利用Hypothesis库进行属性驱动的动态Mock生成
Hypothesis是Python生态中成熟的基于属性的测试数据生成工具，能根据函数签名与类型注解自动构造合法输入组合，特别适合单元测试与边界验证场景。
1、在项目中安装依赖：pip install hypothesis。
2、编写待测函数并添加类型提示，例如接收str、int、datetime对象的参数。
3、使用@given装饰器配合strategies（如text()、integers(min_value=1)、datetimes()）声明输入策略。
4、运行测试时，Hypothesis会持续生成满足约束的新数据，直到发现断言失败或达到最大迭代次数。
5、将生成过程中捕获的有效样本提取出来，保存为mock_data.json供其他环节复用。
