Asistente JSON
Convierte una muestra JSON en una tabla SQL, un esquema Drizzle o un validador Zod/Yup/Joi — más datos mock, un escaneo de secretos y una revisión de estructura.
Paste JSON on the left to run this action.
¿Qué es Asistente JSON?
El Asistente JSON ejecuta un conjunto de análisis y generadores de código sobre una muestra de un payload JSON: infiere la forma de tus registros y luego convierte esa forma en un CREATE TABLE de SQL, un esquema Drizzle, un validador Zod, Yup o Joi, o un lote de datos mock realistas — y por separado audita el payload en busca de credenciales y datos personales, o lo revisa en busca de problemas estructurales. Cada uno de estos es una transformación mecánica de un modelo de tipos inferido y no una suposición, y por eso se ejecutan al instante, sin conexión y sin enviar tu JSON a ninguna parte. Ese último punto es el más importante para el escaneo de datos sensibles: todo el propósito de comprobar si un payload contiene una clave de API o el correo de un cliente se derrota si la comprobación exige subir el payload para hacerla.
Cómo usar Asistente JSON
- Pega un payload JSON representativo en el panel izquierdo — un array de registros, o un objeto que envuelva uno (el asistente encuentra automáticamente la colección de registros más grande).
- Elige una acción en la fila superior: tabla SQL, esquema Drizzle, validador Zod/Yup/Joi, datos mock, escaneo de datos sensibles o revisión de estructura.
- El resultado aparece a la derecha y se actualiza mientras editas. Para los datos mock, indica cuántas filas quieres.
- Copia el resultado con el botón de copiar. La línea bajo los paneles informa de cuántos registros y campos se leyeron, para que confirmes que encontró la colección correcta.
Ejemplos
Registros → tabla SQL
Entrada
{"users": [{"id": 1, "email": "ada@example.com", "active": true}]}
Salida
CREATE TABLE users ( id BIGINT PRIMARY KEY, email VARCHAR(32) NOT NULL, active BOOLEAN NOT NULL );
El escaneo de datos sensibles encuentra una credencial
Entrada
{"user": {"email": "a@b.com", "apiKey": "sk_live_51H8xQ2eZvKYlo2C"}}
Salida
alto user.apiKey El nombre de la clave sugiere una credencial medio user.email El nombre de la clave sugiere datos personales
Errores comunes
- Generar un esquema a partir de una muestra que omite campos opcionales — la salida solo puede describir las claves que vio realmente, así que una muestra pobre produce un esquema que rechaza payloads válidos de producción.
- Tratar un resultado limpio del escaneo de datos sensibles como una garantía; la coincidencia de patrones encuentra formas conocidas de secreto, no todos los secretos.
- Ejecutar sin cambios el CREATE TABLE generado en producción — anchos de columna, índices y claves foráneas provienen de una sola muestra y merecen una pasada de revisión.
Por qué usar esta herramienta
- Se ejecuta íntegramente en el cliente, que es justamente lo que hace fiable el escaneo de datos sensibles.
- Un único modelo de tipos inferido alimenta todos los generadores, así que la tabla SQL, el esquema Drizzle y el validador Zod están todos de acuerdo entre sí.
- Los datos mock son sembrados y deterministas, así que regenerar un fixture no ensucia tu diff.