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Agent Skill · 效率

jrv-mock-data(jrv 模拟数据)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

jrv-mock-data 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 11,087。

总安装 4,775周安装 203GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,673核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:jrv-mock-data(jrv 模拟数据)
来源仓库:https://github.com/johnnywang2001/jrv-mock-data
安装命令:
openclaw skills install jrv-mock-data
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install jrv-mock-data

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

生成姓名、地址、信用卡号等真实感的模拟数据集用于测试开发。支持CSV导出和字段级定制,满足前后端联调数据需求。适用于单元测试、UI原型搭建和数据库压力测试准备阶段。安装命令:openclaw skills install jrv-mock-data,指定字段数量即可生成。

生成的模拟数据不可用于真实业务场景,必须区分开发与生产环境。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install jrv-mock-data;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

jrv-mock-data 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install jrv-mock-data。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

jrv-mock-data 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

jrv-mock-data 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

jrv-mock-data 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

jrv-mock-data 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,775 次,近一周安装 203 次,下载 1,673 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

jrv-mock-data 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
jrv-mock-data

jrv 模拟数据 · 本页

4,775—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
jrv-mock-data
description
Generate realistic fake/mock data for testing and development. Supports names, emails, addresses, phone numbers, UUIDs, dates, lorem ipsum, credit cards, companies, and more. Output as JSON, CSV, or SQL INSERT statements.

jrv-mock-data

Generate realistic test data instantly — no API key, no network. Supports dozens of data types, bulk generation, and multiple output formats including JSON, CSV, and SQL.

Quick Start

# Generate 10 fake users as JSON
python3 scripts/mock_data.py user --count 10

# Generate fake email addresses
python3 scripts/mock_data.py email --count 5

# Generate addresses
python3 scripts/mock_data.py address --count 3

# Generate a custom record with multiple fields
python3 scripts/mock_data.py record --fields "name,email,phone,company" --count 5

# Output as CSV
python3 scripts/mock_data.py user --count 20 --format csv

# Output as SQL INSERT
python3 scripts/mock_data.py user --count 10 --format sql --table users

# Single values (no count)
python3 scripts/mock_data.py uuid
python3 scripts/mock_data.py name
python3 scripts/mock_data.py lorem --words 50

# Save to file
python3 scripts/mock_data.py user --count 100 --format csv --output test_users.csv

Commands & Data Types

TypeDescriptionExample Output
userFull user record (name, email, phone, address){"name": "Jane Smith", "email": "jane@example.com", ...}
nameFull name"Marcus Rivera"
emailEmail address"tmarcus@fakecorp.io"
phoneUS phone number"(415) 555-0193"
addressStreet address"1234 Oak Ave, Austin TX 78701"
companyCompany name"Nexigen Solutions LLC"
uuidUUID v4"f47ac10b-58cc-..."
dateRandom date"2024-07-15"
datetimeRandom datetime"2024-07-15T14:23:00"
loremLorem ipsum text"Lorem ipsum dolor sit amet..."
numberRandom integer42
floatRandom float3.14159
boolTrue/falsetrue
colorHex color"#3a7bd5"
urlFake URL"https://fakecorp.io/api/v1"
ipIPv4 address"192.168.1.104"
recordCustom fields comboUse --fields name,email,phone

Formats

FormatFlagNotes
JSON--format json (default)Pretty-printed array
CSV--format csvWith header row
SQL--format sql --table <name>INSERT statements
Lines--format linesOne value per line

Options

FlagDescription
--count NNumber of records (default: 1)
--format <fmt>Output format: json, csv, sql, lines
--table <name>Table name for SQL output
--fields <list>Comma-separated fields for record type
--seed NRandom seed for reproducible output
--output <file>Write to file instead of stdout

Use Cases

  • API testing: Seed databases with realistic-looking test records
  • UI prototyping: Fill mockups with plausible names and emails
  • QA automation: Generate test fixtures in CSV or JSON
  • SQL seeding: Ready-to-paste INSERT statements for dev databases
  • Load testing: Generate thousands of unique records instantly

平台分布

OpenClaw

96.57%
按下载量换算1,616

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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