mockzilla
一个强大的自托管API模拟平台，用于开发和测试。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mockzilla。 它的用途是：一个强大的自托管API模拟平台，用于开发和测试。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mockzilla/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我需要模拟一个用户登录接口，成功时返回用户信息和token，失败时返回错误码，并且成功响应要包含符合用户信息JSON Schema的模拟数据。” 它会引导你使用Mockzilla的‘Mock Maker’技能，通过Web界面或API快速创建这个端点，并利用Faker.js生成逼真的姓名、邮箱等测试数据。你还可以设置不同的HTTP状态码和响应延迟，来测试前端应用的各种处理逻辑。
介绍
Mockzilla 是一个专为开发和测试设计的自托管API模拟平台。它解决了开发者在前后端分离、第三方API依赖或网络环境不稳定时，难以高效进行开发和测试的问题。通过部署私有的Mock服务器，开发者可以模拟各种API响应，包括成功、失败、延迟等场景，从而确保开发流程不受外部依赖影响。
使用Mockzilla非常简单。你可以通过Docker快速启动一个包含Web管理界面的Mock服务器。无论是使用内置的PGLite进行快速开发，还是连接外部PostgreSQL数据库用于生产环境，都能轻松配置。启动后，通过直观的Web界面，你可以定义和管理API端点、配置响应规则、生成模拟数据，甚至创建复杂的状态化工作流。
这个工具非常适合需要独立进行API集成测试、前端开发、后端服务模拟或教学演示的开发者。无论是个人开发者、小型团队还是大型企业，只要涉及API驱动的开发流程，Mockzilla都能提供稳定、可控的模拟环境。
建议在开发初期就引入Mockzilla，将模拟API作为开发契约的一部分。对于生产环境，推荐使用外部PostgreSQL数据库以确保数据持久性。同时，可以利用其AI Agent Skills功能，将Mock生成和管理的专家能力集成到你的自动化工作流中，进一步提升效率。
核心特点
Mockzilla不仅是一个简单的Mock服务器，它提供了完整的Web管理界面和基于AI的专家技能（如Mock Maker, Workflow Architect），支持通过JSON Schema和Faker生成高保真模拟数据，并能创建复杂的状态化业务场景，这是许多命令行或代码库形式的Mock工具所不具备的。
注意事项
对于只需要简单、一次性HTTP请求模拟的极轻量场景，使用Mockzilla可能显得过于重型。
常见问题
Mockzilla和Postman的Mock服务有什么区别？
Mockzilla是自托管的，数据完全可控，且支持更复杂的场景模拟和状态化工作流，适合团队长期协作和集成到CI/CD流程中。
是否需要编程知识来使用Mockzilla？
基本使用可通过Web界面完成，无需编码。但高级功能（如集成AI Skills或自定义逻辑）可能需要一定的技术背景。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mockzilla/raw/index.md 读取 mockzilla 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mockzilla/raw/index.md（查看排版版本）