在做 Web 项目时，最痛苦的不是写业务逻辑，而是——造数据。 为了测试一个分页功能，得手动在数据库里输入几十条“张三”、“李四”；为了测试复杂关联表，还要人肉维护外键关系。看着空荡荡的数据库，那一刻，我只想让程序自己“动起来”。 我想，既然数据库表结构已经在 .sql 文件里定义好了，为什么不能直接解析它，然后自动填充数据呢？ 于是，我撸了一个小工具。它的核心逻辑非常简单粗暴：

解析 SQL：提取表名、字段名、字段类型及注释。

AI/API 介入：通过接入第三方 API（如 OpenAI 或其他大模型接口），智能识别字段含义。

精准 Mock：如果字段名是 phone，它不会乱填，而是生成符合规范的手机号；如果是 content，它会根据你的业务场景生成一段自然语言。

作为一名重度后端开发者，我选择了比较稳健的技术栈来实现这个工具：

解析层：使用 Python解析 SQL 语句，提取 DDL 信息。

智能层：这是最核心的部分。我接入了第三方 API，利用大模型的语义理解能力，确保生成的数据不再是冷冰冰的 test1, test2。

输出层：直接生成 INSERT INTO 语句，一键导入数据库。

如果你也受够了手动敲数据，或者对这个工具的源码感兴趣，关注公众号发送sql即可获取源码