ln-723-seed-data-generator

パス： ファイルパス（references/、../ln-*）は、このスキルディレクトリを基準とします。

ln-723-seed-data-generator

タイプ： L3 Worker カテゴリ： 7XX Project Bootstrap

2 つのモードを備えた汎用シードデータジェネレーターです。MIGRATE（既存の ORM スキーマを解析）または GENERATE（エンティティ定義から作成）を選択できます。任意のターゲット形式（C#、TypeScript、Python、JSON、SQL）に出力します。

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目的と範囲

項目	説明
入力	ORM スキーマファイル（MIGRATE）またはエンティティリスト（GENERATE）
出力	ターゲット形式のシードデータファイル
モード	MIGRATE：既存の ORM を解析 → シードデータ。GENERATE：エンティティ定義 → シードデータ

範囲の境界：

• ORM スキーマ定義を解析するか、エンティティリストを受け取ります
• 指定されたターゲット形式でシードデータを生成します
• faker ライブラリを使用して現実的なサンプルデータを作成します
• データベースのマイグレーション、EF Core の構成、ORM モデルは生成しません

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モードの選択

モード	使用する場合	入力	ソース
MIGRATE	TRANSFORM パイプライン — 既存の ORM スキーマが見つかった場合	ORM スキーマファイル	Drizzle、Prisma、TypeORM、EF Core、SQLAlchemy、Django ORM
GENERATE	CREATE パイプライン — 既存のスキーマがない場合	ln-700 Phase 0 のエンティティリスト	ユーザー提供またはスターターテンプレート（User、Role）

GENERATE モードでエンティティリストを受け取らなかった場合は、User（id、name、email、role、createdAt）と Role（id、name、description）からなるスターターテンプレートを生成します。

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ターゲット形式

形式	出力ファイル	Faker ライブラリ	用途
C# MockData	MockData.cs	Bogus	.NET プロジェクト
TypeScript fixtures	seed.ts	Faker.js	Node/React プロジェクト
Python factories	factories.py	Faker (Python)	Django/Flask プロジェクト
JSON	seed.json	—	API テスト、インポートスクリプト
SQL	seed.sql	—	DB への直接シード投入

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ワークフロー

フェーズ	名前	アクション	出力
1	解析／定義	1A：ORM スキーマを解析（MIGRATE）または 1B：エンティティリストを受け取る（GENERATE）	エンティティモデル
2	型のマッピング	汎用の型マッピングをターゲット形式に適用	ターゲット型定義
3	シードデータの生成	faker ベースの現実的なデータを含むシードファイルを作成	シードデータファイル
4	検証	リレーションシップを検証し、構文を確認	有効なシードファイル

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フェーズ 1：解析／定義

1A：MIGRATE モード — ORM スキーマの解析

手順	アクション	参照
1A.1	スキーマファイルを特定する	—
1A.2	ORM の種類を自動検出する	orm_patterns.md — ORM 自動検出テーブル
1A.3	テーブル／モデル定義を抽出する	orm_patterns.md — ORM ごとの解析セクション
1A.4	型を含むカラム定義を抽出する	orm_patterns.md
1A.5	制約（PK、FK、nullable、unique）を特定する	orm_patterns.md
1A.6	enum 定義を抽出する	orm_patterns.md

1B：GENERATE モード — エンティティ定義の受け取り

手順	アクション	参照
1B.1	オーケストレーターからエンティティリストを受け取る（またはスターターテンプレートを使用する）	—
1B.2	エンティティ定義（名前、フィールド、型）を解析する	—
1B.3	フィールド名からリレーションシップを推定する（userId → User への FK）	relationship_mapping.md
1B.4	デフォルトの制約を適用する（id = PK、*Id = FK）	—

出力： カラム、型、制約を含むエンティティモデル。

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フェーズ 2：型のマッピング

エンティティの型をターゲット形式の型に変換します。

ステップ	操作	参照
2.1	ターゲット形式を選択します（オーケストレーターのパラメーターから）	—
2.2	カラムの型をターゲット形式にマッピングします	type_mapping.md — 汎用型マッピング表
2.3	ターゲットごとに NULL 許容状態を決定します	type_mapping.md
2.4	外部キーとリレーションシップをマッピングします	relationship_mapping.md
2.5	名前をターゲットの規則に合わせて変換します	以下の名前規則表を参照

ターゲット別の名前規則：

ターゲット	クラス／モデル	プロパティ／フィールド	ファイル
C#	単数形の PascalCase	PascalCase	PascalCase.cs
TypeScript	単数形の PascalCase	camelCase	camelCase.ts
Python	単数形の PascalCase	snake_case	snake_case.py
JSON	camelCase	camelCase	kebab-case.json
SQL	複数形の snake_case	snake_case	snake_case.sql

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フェーズ 3：シードデータの生成

faker ライブラリを使用して、現実的なデータを含むシードファイルを作成します。

ステップ	操作	参照
3.1	生成順序を決定します（親 → 子）	relationship_mapping.md
3.2	すべてのエンティティの ID（GUID／UUID）を生成します	data_generation.md
3.3	faker を使用してフィールド値を生成します	data_generation.md、type_mapping.md — Faker の統合
3.4	FK リレーションシップが有効であることを確認します（子が既存の親 ID を参照）	relationship_mapping.md
3.5	ターゲット形式でシードファイルを書き込みます	—

Faker の統合ルール： 生成するすべてのシードファイルでは、現実的なデータを生成するために、決定論的シード（再現性を確保する固定シード値）を使用する faker ライブラリを必ず使用してください。

ターゲット	Faker の設定
C#	var faker = new Bogus.Faker(); Randomizer.Seed = new Random(42);
TypeScript	import { faker } from '@faker-js/faker'; faker.seed(42);
Python	from faker import Faker; fake = Faker(); Faker.seed(42)

依存関係に基づく生成順序：

順序	エンティティの種類	生成するタイミング
1	ルートエンティティ（FK なし）	最初
2	第 1 レベルの子	親が存在した後
3	第 2 レベルの子	祖父母が存在した後
N	最も深い階層の子	すべての祖先が存在した後

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フェーズ 4：検証

チェック	方法	期待される結果
構文が有効	言語固有のチェック	構文エラーがない
FK が有効	相互参照	すべての FK が既存の ID を指している
型が正しい	型解析	ターゲット形式に適した型
名前が規則に準拠	パターンチェック	ターゲットごとの命名規則に準拠
Faker が決定論的	同じシードで再実行	出力が同一

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対応 ORM の検出

ORM	検出パターン	エコシステム
Drizzle	pgTable()、mysqlTable()、sqliteTable()	Node.js
Prisma	.prisma ファイル内の model X { 構文	Node.js
TypeORM	@Entity()、@Column() デコレーター	Node.js
EF Core	DbContext、DbSet<>、[Table] 属性	.NET
SQLAlchemy	Base = declarative_base()、Column()	Python
Django ORM	models.Model、models.CharField()	Python

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エンティティ変換ルール

ソース	ターゲット	変換
テーブル名（複数形、snake_case）	クラス名（単数形、PascalCase）	user_profiles → UserProfile
カラム名（snake_case）	プロパティ名（ターゲットの規則に準拠）	created_at → CreatedAt / createdAt / created_at
Enum 名	Enum 型（PascalCase）	status_enum → StatusEnum
FK カラム	ナビゲーションプロパティ	user_id → UserId / userId

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サンプルデータのガイドライン

フィールドの種類	サンプル数	分布
ルートエンティティ	3～5 件	ステータス／優先度に変化をつける
子エンティティ	5～10 件	親全体に分散させる
リーフエンティティ	10～20 件	現実的な多様性を持たせる

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重要なルール

• 単一責任： シードデータのみを生成し、ORM モデルやマイグレーションは生成しません
• 冪等性： 同じシードで再実行すると、同一の出力を生成できます
• 有効なリレーション： すべての FK は、存在する親 ID を参照する必要があります
• Faker の使用必須： リアルなデータには Faker ライブラリを使用し、ランダムな文字列は使用しません
• 決定論的なシーディング： 再実行時の再現性を確保するため、固定のシード値（42）を使用します
• 生成順序： 常に子より先に親を生成します
• モードの認識： MIGRATE はファイルを解析し、GENERATE は定義を受け付けます。両者を混在させないでください

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完了の定義

• モードを決定済み（MIGRATE または GENERATE）
• すべてのフィールドと制約を含むエンティティモデルを抽出または定義済み
• 出力形式を選択し、型マッピングを適用済み
• Faker を使用したリアルな値を含むシードデータファイルを生成済み
• 決定論的なシーディングを検証済み（再実行しても同一の出力が生成される）
• 外部キーが有効な親 ID を参照している
• 名前が出力形式の規則に従っている
• サンプルデータにエンティティごとに 5〜10 件の項目が含まれている

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リスクの軽減

リスク	検出方法	軽減策
不明な ORM 型	自動検出に失敗する	警告を記録し、オーケストレーターに ORM のヒントを求める
無効な型マッピング	不明なカラム型	フォールバックとして文字列を使用し、警告を記録する
FK の不整合	FK が存在しない ID を参照する	親を先に生成し、後から検証する
GENERATE にエンティティリストがない	入力が空	スターターテンプレート（User、Role）を使用する
名前の衝突	クラス名またはテーブル名が重複する	機能名をプレフィックスとして付ける
循環参照	循環を伴う自己参照	深さを制限し、グラフを検証する

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参照ファイル

ファイル	用途
references/orm_patterns.md	ORM の自動検出とスキーマ解析のパターン（Drizzle、Prisma、TypeORM、EF Core、SQLAlchemy、Django）
references/type_mapping.md	汎用的な型マッピング（ORM 非依存 → C#、TypeScript、Python）＋ Faker の統合
references/data_generation.md	リアルなサンプルデータのパターンと生成ルール
references/relationship_mapping.md	FK の処理、生成順序、リレーションの推論

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バージョン： 3.0.0 最終更新日： 2026-02-07