About kc-generate-sample-data
A skill for creating fictional sample data for validation, demonstrations, tests, and imports. It emphasizes schema consistency, clear separation from real data, and checks before saving or uploading.
Key features
- 01Match data to schemas and business rules
- 02Keep fictional data distinct from real data
- 03Create valid and deliberately invalid inputs
- 04Check relationships and calculations
- 05Confirm effects before overwriting or uploading
Use cases
- 01Prepare data for a visual demo
- 02Test user flows and boundary conditions
- 03Validate data imports
Install
Copy the command and run it in a terminal.
$
npx skills add https:/After installing, type/kc-generate-sample-datain Claude Code to confirm it loaded.
Bundled filesreferences/generation-rules.md
Details
From the project README가상 샘플 데이터 생성하기
검증하거나 시연할 행동에 필요한 가상 데이터만 만들고 실제 자료와 명확히 구분한다.
진행
- 사용할 화면이나 테스트, 대상 스키마, 업무 규칙과 저장 형식을 확인한다. 기존 타입·마이그레이션·fixture가 있으면 실제 구현 구조를 따른다.
- 시각적 시연, 사용자 흐름 확인, 경계값 테스트 또는 import 검증 등 목적에 맞춰 데이터 양과 다양성을 정한다.
- ID, 관계, 상태, 날짜, 금액과 수량이 서로 모순되지 않게 만든다. 테스트 재현이 중요하면 기준 날짜와 생성 규칙을 기록한다.
- 실제 개인정보, 회사명, 내부 코드, 가격, 문서와 운영 URL을 복사하거나 변형하지 않는다. 사람과 조직은 가상임이 분명해야 하며 이메일은 예약 도메인을 사용한다.
- 비밀번호, 토큰, API 키와 실제 비밀값처럼 보이는 문자열을 만들지 않는다.
- 저장 가능한 정상 데이터와 의도적으로 실패시킬 입력을 분리한다.
- 복잡한 QA 데이터가 필요할 때만 생성 규칙의 추가 품질 기준을 참고한다.
- 기존 파일이나 데이터베이스를 덮어쓰거나 클라우드에 입력하기 전에는 대상과 영향을 확인한다.
- 목적에 필요한 스키마 적합성, 관계, 업무 계산과 안전성을 검증한다. 파일을 만들었으면 실제 소비자가 읽을 수 있는지 확인한다.
완료
생성 목적, 데이터 종류와 수량, 저장 위치, 확인 결과와 아직 반영하지 않은 항목을 보고한다.
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