用途：面向测试环节的数据策略与治理，覆盖测试数据集创建、敏感信息处理、性能测试数据扩容以及 GDPR/CCPA 合规要求。
主要能力：使用 faker 等库生成合成数据，并按 seed 保证可复现；通过 UserBuilder 等构建器模式按角色和字段组合数据；提供脱敏（如邮箱掩码 j***@example.com）、哈希伪匿名化、令牌化等隐私技术；支持批量生成 10k+ 条记录，并保持引用完整性；通过事务回滚实现测试数据隔离与自动清理。
使用方式：单元测试用少量数据，集成测试用较真实数据，性能测试用大批量数据。生成示例中使用 import { faker } from '@faker-js/faker'，设置 faker.seed(123)，再按字段生成用户对象并批量构造数组；批量写入时按 1000 条分批插入。数据库测试可在 beforeEach 中 beginTransaction，在 afterEach 中 rollbackTransaction 实现自动清理。资料还给出通过 Task 调用 qe-test-data-architect 代理生成或匿名化数据，以及用 FleetManager 协调多个代理的示例。
适用场景：需要构造测试用户、产品、订单等数据的单元、集成、性能测试；需要在测试环境中处理邮箱、电话、SSN 等 PII；需要满足 GDPR/CCPA 审计要求的数据脱敏与匿名化。
限制与注意：禁止直接使用生产 PII，测试环境不得存储生产 PII；GDPR 违规罚款最高可达 2000 万欧元。资料称约 40% 的测试失败源于数据不足，但具体实现效果、性能承诺、平台支持范围与完整接口参数未提供，需以实际环境和官方文档为准。