Возможности и выбор способа работы

English · Русский

В таблице указаны входы, результаты и ситуации, когда функцию применять не стоит. Практическая проверка находится в соответствующей инструкции.

Возможность Когда использовать; вход Результат Когда не подходит; ограничение Проверка
Офлайн-демо Нужно проверить установку; встроенная фикстура 12 синтетических покупателей и отчёты Не доказывает качество связей и бизнес-правил Первый запуск
CSV Одна таблица; CSV с заголовком Данные, профиль, спецификация, manifest Не для копирования или обезличивания строк один к одному CSV
Папка CSV Связанные таблицы; один файл на сущность Профиль, предположения о связях, набор таблиц Найденные зависимости требуют проверки; выборка ограничена Основной процесс
DatasetSpec Нужен явный контракт; YAML/JSON Управляемые строки и отчёты Не выполняет произвольный Python, SQL или текстовые правила Настройка
Parquet-профиль Нужны безопасные метаданные Parquet; profile-parquet Профиль, затем reviewed spec Неизвестные null-статистики и DECIMAL bounds требуют явного контракта Parquet
Точный DECIMAL Финансовые тесты; DatasetSpec 1.1 с decimal_range Точные десятичные значения FLOAT не заменяет DECIMAL; bounds задаются человеком DECIMAL
Seed Нужен повтор; спецификация и целое число ≥0 Повторяемые данные в том же окружении Не обещает побайтовое совпадение между версиями и платформами CSV
Валидация Нужно проверить сгенерированную папку по spec Секции schema, relationships, constraints, privacy Не доказывает полезность и анонимность Валидация
CSV/JSON/SQL/Parquet Нужно передать результат тестовой системе Файлы сущностей Parquet требует extra; общий SQL не содержит DDL Форматы
PostgreSQL/Trino Разрешено читать метаданные и агрегаты Профиль без исходных строк Не для произвольных запросов, записи или экспорта строк Базы
Бизнес-правила Нужны формулы, условия, связи, сценарии Данные и business_validation_report Не все правила могут исправляться генератором Правила
MCP Нужен вызов инструментов AI-клиентом Метаданные и пути к локальным артефактам Ограничение workspace не заменяет изоляцию процесса MCP
AI advisor Требуется предложение к spec по метаданным Проверяемое предложение с повторным review Не для отправки строк и автоматического одобрения AI

Базовые CSV, JSON, SQL, CLI, DatasetSpec и валидация доступны без внешних сервисов. Parquet, базы, MCP и AI подключаются отдельными extras. GigaChat обозначен в коде как экспериментальный. В 1.6.0 зарегистрирована отдельная selective transformation: локальные transform-review/approve/execute, transform-batch и MCP consumers. Это mixed-origin обработка один к одному, а не синтетическая генерация; разрешение на набор и локальный receipt не выдаются агентом. См. инструкцию.

Подробнее: ограничения.