Testdaten passend zum Schema generieren.
Synthetische Daten sollten deklarierte Beziehungen erfüllen und klar fiktiv bleiben. Nimm Grenzfälle auf, wenn Tests statt Vorführungen das Ziel sind.
Passe den Ablauf an deine Aufgabe an.
Definiere Felder, Typen und Beziehungen und generiere klar fiktive Datensätze nach diesen Regeln. Ergänze bewusste Grenzfälle zum Testzweck und unterscheide gültige Fixtures von absichtlich ungültigen Eingaben.
- Was du bereitstellst
- Schema und Testbedingungen.
- Was du erhältst
- Klar synthetische Datensätze mit den vorgegebenen Beziehungen.
Sieh dir Eingabe und Ergebnis an.
Beispielhafte Ein- und Ausgabe · ein Lehrbeispiel, kein tatsächlicher WebAct-Durchlauf
Beispiel Eingabe
Generate two fictional orders with unique order_id, valid customer_id and nonnegative amount. Allowed customer IDs: SYN-C1, SYN-C2. Include a zero amount.
Vollständiges Beispiel
[
{"order_id": "SYN-O1", "customer_id": "SYN-C1", "amount": 0},
{"order_id": "SYN-O2", "customer_id": "SYN-C2", "amount": 24.5}
]
Both customer references belong to the supplied list. All records are synthetic.Lade diese Eingabe in den Prompt und kopiere ihn zum Ausprobieren nach WebAct. Dein Ergebnis kann vom Beispiel abweichen.
Entscheidungen und Fehlerbehebung.
Kann man annehmen, dass zufällig wirkende Datensätze einem Schema entsprechen?
Validiere sie. IDs, Referenzen und Pflichtwerte können trotz plausibler Einzeldatensätze inkonsistent sein.
Warum scheitern Tests aus Gründen, die nichts mit der getesteten Funktion zu tun haben?
Prüfe Beziehungen und Bedingungen der Fixtures. Versehentlich ungültige Daten können das eigentlich zu prüfende Verhalten verdecken.
Probiere es mit deiner eigenen Quelle.
Ersetze das Beispiel im Aufgaben-Prompt durch dein Material. Behalte nötige Anforderungen bei und kopiere die Aufgabe nach WebAct.
Aufgabe anpassen und kopieren ↑