Безопасные тестовые данные

«Учебные 100 заказов распределены точно 70/20/10 по статусам, покупателей 15. Каждый заказ ссылается на существующего покупателя; отменённые не имеют даты доставки». Попросите фабрики и проверки инвариантов. Если доли должны быть приблизительными, скажите об этом отдельно. Иначе случайная выборка может не попасть в нужные числа, и ошибка генератора будет смешиваться с нормальным статистическим колебанием.

Те, которые влияют на проверяемое поведение: длинное имя, пустое необязательное поле, одинаковые даты, максимальное допустимое количество и повтор идемпотентного события. Не создавайте невозможные комбинации без пометки, что это тест отказа. Попросите разделить валидный набор и заведомо неверные записи. Такой подход позволяет проверить ограничения базы и формы, не загрязняя обычные сценарии некорректными исходными условиями.

Нет, результат зависит также от версии генератора, библиотек, порядка вызовов и источника времени. В параллельных тестах общая случайная последовательность может расходиться. Попросите отдельные потоки или устойчивое правило генерации по идентификатору сценария. Сохраните параметры объёма и схему. Тогда неудачный набор можно восстановить после обновления проекта или хотя бы точно определить, чем он отличается от прежнего.

Остальные сочетания полей могут сохранять связь с реальными людьми, а адреса и внешние идентификаторы — вызвать настоящие действия со стенда. Для синтетики используйте вымышленные значения и закрытые тестовые каналы доставки. Енотик подготовит правила и генератор, но не подтверждает обезличивание реальной базы. Если нужна такая процедура, её требования и проверка определяются отдельно от создания учебных записей.