Générateur de données synthétiques fit-universe

VérifiéPrudence

Génère des données synthétiques pour la suite Forward Impact à partir d'un fichier DSL universe. Produit des définitions de cadres, des documents organisationnels, des enregistrements d'activités et du contenu de base de connaissances personnelle. À utiliser pour les tests, la génération d'exemples de données ou la création de parcours synthétiques pour de nouvelles installations.

Spar Skills Guide Bot
TestingIntermédiaire
11002/06/2026
Claude CodeCursorWindsurfCopilotCodex
#synthetic-data#cli#data-generation#dsl#testing

Recommandé pour

Notre avis

Génère des données synthétiques pour la suite Forward Impact à partir d'un fichier DSL, produisant des définitions de frameworks, des documents organisationnels, des données d'activité et du contenu de base de connaissances.

Points forts

  • Crée des données synthétiques réalistes sur plusieurs types de sortie (HTML, YAML, JSON, Markdown)
  • Prend en charge la génération de prose via LLM pour un contenu en langage naturel
  • Offre des modes de mise en cache et de simulation pour une itération et un test rapides
  • Permet de générer un seul type de contenu avec l'option --only

Limites

  • Nécessite la compréhension de la syntaxe DSL personnalisée
  • La génération LLM nécessite une configuration de token et d'URL de base externe
  • La sortie est liée à la structure de la suite Forward Impact
Quand l'utiliser

Utilisez-le lorsque vous avez besoin de données synthétiques pour les tests, le développement ou le remplissage d'un nouvel environnement Forward Impact.

Quand l'éviter

Évitez-le lorsque vous avez besoin de données prêtes pour la production ou lorsque le DSL est trop rigide pour vos besoins personnalisés.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité90/100

The skill instructs running npx fit-universe, which fetches and executes code from npm. This introduces supply-chain risk if the package is malicious. It also relies on LLM credentials from environment, which could be leaked if the tool behaves unexpectedly. However, the intended purpose is legitimate synthetic data generation.

Points d'attention
  • Instructs use of npx fit-universe, downloading and executing remote code; package trustworthiness unknown.
  • Uses LLM_TOKEN from environment for LLM calls, which may expose credentials if tool is compromised.

Exemples

Basic generation
Run `npx fit-universe` to generate synthetic data with no LLM prose.
Cached generation
Run `npx fit-universe --cached` to generate synthetic data using cached LLM prose.
Generate only pathways
Run `npx fit-universe --only=pathway --cached` to generate only pathway framework files.

name: fit-universe description: > Synthetic data generation CLI. Generates framework definitions, organizational documents, activity data, and personal knowledge base content from a universe DSL file. Use when generating example data, testing with synthetic datasets, or working with the universe DSL.

fit-universe CLI

Generate synthetic data for the entire Forward Impact suite from a single DSL file. The CLI orchestrates parsing, entity generation, optional LLM prose, and rendering into multiple output formats.

When to Use

  • Generating example data for development or testing
  • Creating synthetic pathway frameworks for new installations
  • Producing organizational documents, activity records, and KB content
  • Testing pipeline changes end-to-end
  • Writing or editing universe DSL files

CLI Reference

npx fit-universe                     # Structural generation only (no LLM)
npx fit-universe --cached            # Use cached prose (fast, repeatable)
npx fit-universe --generate          # Generate prose via LLM (requires LLM_TOKEN)
npx fit-universe --cached --strict   # Fail on cache miss
npx fit-universe --load              # Load raw docs to Supabase Storage
npx fit-universe --only=pathway      # Render only one content type
npx fit-universe --dry-run           # Show what would be written
npx fit-universe --universe=path     # Custom universe file

Content Types

Use --only=<type> to generate a single content type:

| Type | Output Directory | Contents | | ---------- | ------------------------- | --------------------------------- | | html | examples/organizational | Articles, guides, FAQs, courses | | pathway | examples/pathway | YAML framework files | | raw | examples/activity | Roster, GitHub events, evidence | | markdown | examples/personal | Briefings, notes, KB content |

Prose Modes

| Mode | Flag | Description | | ---------- | -------------- | ---------------------------------------- | | no-prose | (default) | Structural only, no LLM calls | | cached | --cached | Read from .prose-cache.json | | generate | --generate | Call LLM, write to cache |


Universe DSL

Universe files define a complete synthetic environment. The default file is at libraries/libuniverse/data/default.dsl.

Top-Level Blocks

universe Name {
  domain "example.dev"
  industry "technology"
  seed 42

  org hq { ... }
  department engineering { ... }
  team backend { ... }
  people { ... }
  project alpha { ... }
  snapshots { ... }
  scenario launch_push { ... }
  framework { ... }
  content guide_html { ... }
  content basecamp_markdown { ... }
}

Key Blocks

org / department / team — Organizational hierarchy with headcounts, managers, and repo assignments.

people — Count, name theme, level distribution, discipline distribution.

project — Cross-team initiatives with timelines and prose topics.

snapshots — GetDX snapshot generation (quarterly intervals).

scenario — Time-bounded effects on teams (commit volume, DX driver trajectories, evidence generation).

framework — Full pathway framework: levels, capabilities with skills, behaviours, disciplines with skill tiers, tracks, drivers, and stages.

content — Output content blocks specifying article/blog/FAQ counts, persona configurations, and briefing counts.


Data Resolution

The production universe DSL lives at libraries/libuniverse/data/universe.dsl. The default test universe is libraries/libuniverse/data/default.dsl. Use --universe=path to specify a custom file.

All generated output writes to examples/ at the monorepo root.


Environment

Generation requires LLM_TOKEN and LLM_BASE_URL when using --generate mode. These are always available in the standard environment (see AGENTS.md).

npx fit-universe --generate          # Uses LLM_TOKEN from environment

Verification

After generation, the CLI runs cross-content validation automatically and reports pass/fail for each check. Validate the generated pathway data separately:

npx fit-map validate --data=examples/pathway
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