مولد البيانات المزيفة

الهدف هو تحقيق شكل موثوق به، وليس إحصائيات دقيقة للغاية. تُستمد الأسماء من مجموعة متنوعة، مما يجعلها تبدو إنسانية بدلاً من أن تبدو نمطية بوضوح.

الحقول في كل سجل

لماذا @example.com و555-؟

هذه العناوين محجوزة للوثائق والأمثلة وفقًا لمعياري RFC 2606 وNANP. واستخدامها يضمن ألا تتداخل العناوين وأرقام الهواتف الناتجة مع أرقام أشخاص حقيقيين، وبالتالي لا يمكن لبيانات الاختبار أن تصل عن طريق الخطأ إلى صندوق بريد حقيقي أو أن تتصل بشخص غريب في الساعة الثالثة صباحًا.

حالات استخدام معقولة

• إعداد قاعدة بيانات مرحلية تحتوي على عدد كافٍ من السطور بحيث تعمل وظائف عرض البيانات والبحث والتصفح بشكل دقيق وواقعي.
• اختبار أداء مستورد ملفات CSV: قم بإنشاء 200 سجل، ثم ضعف العدد إلى 200,000 سجل في جدول إلكتروني قبل رفعه.
• محاكاة استجابة واجهة برمجة التطبيقات (API) أثناء تطوير الواجهة الأمامية، باستبدال الناتج بصيغة JSON بملف بيانات تجريبية (fixtures file).
• تصميم رموز لمعاينة لوحة التحكم، بحيث يرى أصحاب المصلحة واجهة مستخدم مزدحمة بدلاً من حالة فارغة.

ما الذي لا تقدّمه

هذه الأداة ليست مكتبة Faker مناسبة لكل منطقة جغرافية (استخدم Faker، أو @faker-js/faker، أو Chance في تلك الحالة). كما أنها لا توفر بيانات ديموغرافية واقعية من الناحية الإحصائية؛ إذ تتميز التوزيعات فيها بالتجانس والاعتماد على عينات صغيرة الحجم. إذا كنت بحاجة إلى أسماء مُعدَّلة حسب المنطقة الجغرافية، أو عناوين مع رموز بريد صالحة، أو حقول خاصة بكل قطاع صناعي، فاستخدم مكتبة كاملة.