ЗАУВАЖЕННЯ: в основному статтю створено ШІ як частину пакунка nuget як документацію для випуску.

Це досить цікаво, тому я поставив його тут, але якщо це проблема для вас, будь ласка, проігноруйте її.

Вступ

**Під час створення та тестування програм, однією з найбільших проблем традиційного імітованого API є їхня бездержавна природа.**Кожен запит повертає повністю випадкові дані без зв' язку з попередніми викликами.

Вирішіть цю проблему, надавши вашому уявному API пам'яті.NuGetNuGet

Ви можете знайти

GitHub тут

sequenceDiagram
    participant Client
    participant MockAPI
    participant LLM

    Client->>MockAPI: GET /users/1
    MockAPI->>LLM: Generate user data
    LLM-->>MockAPI: {"id": 42, "name": "Alice"}
    MockAPI-->>Client: User data

    Client->>MockAPI: GET /orders?userId=42
    MockAPI->>LLM: Generate order data
    LLM-->>MockAPI: {"userId": 99, ...}
    MockAPI-->>Client: Order data (userId mismatch!)

для проекту, для всіх публічних доменів і т. д....

Проблема: безвихідний Хаос

Традиційні API для висміювання створюють дані незалежно від кожного запиту:

sequenceDiagram
    participant Client
    participant MockAPI
    participant Context as Context Manager
    participant LLM

    Client->>MockAPI: GET /users/1?context=session-1
    MockAPI->>Context: Get history for "session-1"
    Context-->>MockAPI: (empty - first call)
    MockAPI->>LLM: Generate user (no context)
    LLM-->>MockAPI: {"id": 42, "name": "Alice"}
    MockAPI->>Context: Store: GET /users/1 → {"id": 42, ...}
    MockAPI-->>Client: User data

    Client->>MockAPI: GET /orders?context=session-1
    MockAPI->>Context: Get history for "session-1"
    Context-->>MockAPI: Previous call: user with id=42, name=Alice
    MockAPI->>LLM: Generate order (with context history)
    LLM-->>MockAPI: {"userId": 42, "customerName": "Alice", ...}
    MockAPI->>Context: Store: GET /orders → {"userId": 42, ...}
    MockAPI-->>Client: Order data (consistent!)

Зверніть увагу на проблему?

Користувач мав ідентифікацію 42, але замовлення повернулося з UserId 99.

Нет соответствия между связанными звонками.

Вирішення: контекстна пам' ять

graph TD
    A[HTTP Request] --> B[ContextExtractor]
    B --> C{Context Name?}
    C -->|Yes| D[OpenApiContextManager]
    C -->|No| E[Generate without context]
    D --> F[Retrieve Context History]
    F --> G[PromptBuilder]
    E --> G
    G --> H[LLM]
    H --> I[Response]
    I --> J{Context Name?}
    J -->|Yes| K[Store in Context]
    J -->|No| L[Return Response]
    K --> L

**У API contexts, глузливий API підтримує спільний контекст через пов' язані з ним запити:**Тепер LLM бачить попередній виклик користувача і створює порядок, що посилається на той самий ІД і ім' я користувача. **Ці дані утворюють послідовну історію.**Як це працює АрхітектураКонтекстна система складається з трьох основних компонентів:

1.

ContextExtractorConcurrentDictionary:

public class OpenApiContextManager
{
    private readonly ConcurrentDictionary<string, ApiContext> _contexts;
    private const int MaxRecentCalls = 15;
    private const int SummarizeThreshold = 20;

    public void AddToContext(
        string contextName,
        string method,
        string path,
        string? requestBody,
        string responseBody)
    {
        var context = _contexts.GetOrAdd(contextName, _ => new ApiContext
        {
            Name = contextName,
            CreatedAt = DateTimeOffset.UtcNow,
            RecentCalls = new List<RequestSummary>(),
            SharedData = new Dictionary<string, string>(),
            TotalCalls = 0
        });

        context.RecentCalls.Add(new RequestSummary
        {
            Timestamp = DateTimeOffset.UtcNow,
            Method = method,
            Path = path,
            RequestBody = requestBody,
            ResponseBody = responseBody
        });

        ExtractSharedData(context, responseBody);

        if (context.RecentCalls.Count > MaxRecentCalls)
        {
            SummarizeOldCalls(context);
        }
    }
}

- Видобуває назву контексту з запиту

graph LR
    A[20+ Calls] --> B[Keep 15 Most Recent]
    A --> C[Summarize Older Calls]
    B --> D[Full Request/Response]
    C --> E[Summary: 'GET /users - called 5 times']
    D --> F[Included in LLM Prompt]
    E --> F

private void SummarizeOldCalls(ApiContext context)
{
    var toSummarize = context.RecentCalls
        .Take(context.RecentCalls.Count - MaxRecentCalls)
        .ToList();

    var summary = new StringBuilder();
    summary.AppendLine($"Earlier calls ({toSummarize.Count}):");

    var groupedByPath = toSummarize
        .GroupBy(c => $"{c.Method} {c.Path.Split('?')[0]}");

    foreach (var group in groupedByPath)
    {
        summary.AppendLine($"  {group.Key} - called {group.Count()} time(s)");
    }

    context.ContextSummary = summary.ToString();
    context.RecentCalls.RemoveRange(0, toSummarize.Count);
}

OpenApiContextManager

Керує контекстом зберігання і отримання

private void ExtractSharedData(ApiContext context, string responseBody)
{
    using var doc = JsonDocument.Parse(responseBody);
    var root = doc.RootElement;

    if (root.ValueKind == JsonValueKind.Array && root.GetArrayLength() > 0)
    {
        var firstItem = root[0];
        ExtractValueIfExists(context, firstItem, "id", "lastId");
        ExtractValueIfExists(context, firstItem, "userId", "lastUserId");
        ExtractValueIfExists(context, firstItem, "name", "lastName");
        ExtractValueIfExists(context, firstItem, "email", "lastEmail");
    }
    else if (root.ValueKind == JsonValueKind.Object)
    {
        ExtractValueIfExists(context, root, "id", "lastId");
        ExtractValueIfExists(context, root, "userId", "lastUserId");
        ExtractValueIfExists(context, root, "name", "lastName");
        // ... more common patterns
    }
}

Запитувати розробника

- Включає історію контексту у запрошеннях LLM

Контекстне сховище

Контексти зберігаються у пам' яті за допомогою безпеки гілкиАвтоматична сума

GET /api/mock/users?context=my-session
GET /api/mock/users?api-context=my-session

Щоб запобігти росту контексту у нескінченних обмеженнях на основі стандартів LLM, система автоматично підсумовує старі дзвінки, коли кількість перевищує 15:

GET /api/mock/users
X-Api-Context: my-session

Спільне видобування даних

POST /api/mock/orders
Content-Type: application/json

{
  "context": "my-session",
  "shape": {"orderId": 0, "userId": 0}
}

Керування контекстом автоматично видобуває звичайні ідентифікатори з відповідей, щоб зробити їх доступними:

За допомогою цього пункту можна стежити за найсвіжішими ідентифікаторами користувача, порядком і т. д., роблячи їх доступними у контекстній історії.Користування контекстамиТри способи визначення контексту

Ви можете передати назву контексту у три різних способи, з таким порядком пріоритету:

GET /api/mock/users/123?context=session-1

1.

GET /api/mock/stream/stock-prices?context=trading-session
Accept: text/event-stream

Параметр запиту

POST /graphql?context=my-app
Content-Type: application/json

{
  "query": "{ users { id name } }"
}

(найвищий пріоритет)

{
  "mostlylucid.mockllmapi": {
    "HubContexts": [
      {
        "Name": "stock-ticker",
        "Description": "Real-time stock prices",
        "ApiContextName": "stocks-session",
        "Shape": "{\"symbol\":\"string\",\"price\":0}"
      }
    ]
  }
}

2.

Заголовок HTTP

### 1. Create user
POST /api/mock/users?context=checkout-flow
{
  "shape": {
    "userId": 0,
    "name": "string",
    "email": "string",
    "address": {"street": "string", "city": "string"}
  }
}

### Response: {"userId": 42, "name": "Alice", ...}

### 2. Create cart (will reference same user)
POST /api/mock/cart?context=checkout-flow
{
  "shape": {
    "cartId": 0,
    "userId": 0,
    "items": [{"productId": 0, "quantity": 0}]
  }
}

### Response: {"cartId": 123, "userId": 42, ...}

### 3. Create order (consistent user and cart)
POST /api/mock/orders?context=checkout-flow
{
  "shape": {
    "orderId": 0,
    "userId": 0,
    "cartId": 0,
    "total": 0
  }
}

### Response: {"orderId": 789, "userId": 42, "cartId": 123, ...}

Вимагати тіло

Типи кінцевих точок, що підтримуються

### First call - establishes baseline
GET /api/mock/stocks?context=market-data
    &shape={"symbol":"string","price":0,"volume":0}

### Response: {"symbol": "ACME", "price": 145.50, "volume": 10000}

### Second call - price changes realistically
GET /api/mock/stocks?context=market-data
    &shape={"symbol":"string","price":0,"volume":0}

### Response: {"symbol": "ACME", "price": 146.20, "volume": 12000}
### Notice: Same symbol, price increased by $0.70 (realistic)

### Third call - continues the trend
GET /api/mock/stocks?context=market-data
    &shape={"symbol":"string","price":0,"volume":0}

### Response: {"symbol": "ACME", "price": 145.80, "volume": 11500}
### Notice: Price fluctuates but stays in realistic range

Контексти працюють по всій території

всі

Типи кінцевої точки:

### Start game
POST /api/mock/game/start?context=game-session-123
{
  "shape": {
    "playerId": 0,
    "level": 0,
    "health": 0,
    "score": 0,
    "inventory": []
  }
}

### Response: {"playerId": 42, "level": 1, "health": 100, "score": 0}

### Complete quest
POST /api/mock/game/quest?context=game-session-123
{
  "shape": {
    "playerId": 0,
    "level": 0,
    "score": 0,
    "reward": {"item": "string", "value": 0}
  }
}

### Response: {"playerId": 42, "level": 2, "score": 500,
###           "reward": {"item": "Sword", "value": 100}}
### Notice: Same player, level increased, score increased

### Get stats
GET /api/mock/game/player?context=game-session-123
    &shape={"playerId":0,"level":0,"health":0,"score":0}

### Response: {"playerId": 42, "level": 2, "health": 100, "score": 500}
### Notice: Consistent with quest completion

REST API

Потокові API

GET /api/openapi/contexts

### Response:
{
  "contexts": [
    {
      "name": "session-1",
      "totalCalls": 5,
      "recentCallCount": 5,
      "sharedDataCount": 3,
      "createdAt": "2025-01-15T10:00:00Z",
      "lastUsedAt": "2025-01-15T10:05:00Z",
      "hasSummary": false
    }
  ],
  "count": 1
}

GraphQL

GET /api/openapi/contexts/session-1

### Response shows full context including:
### - All recent calls with timestamps
### - Extracted shared data (IDs, names, emails)
### - Summary of older calls (if any)

SignR (за допомогою налаштувань)

DELETE /api/openapi/contexts/session-1

Випадки використання у реальному світі

DELETE /api/openapi/contexts

Випадок використання 1: Імітований потік

Імітує повний досвід закупівлі за допомогою відповідних даних користувача і порядку:

Симуляція ринкових курсів у випадку використання 2:

public async Task<string> HandleRequestAsync(
    string method,
    string fullPathWithQuery,
    string? body,
    HttpRequest request,
    HttpContext context,
    CancellationToken cancellationToken = default)
{
    // 1. Extract context name from request
    var contextName = _contextExtractor.ExtractContextName(request, body);

    // 2. Get context history if context specified
    var contextHistory = !string.IsNullOrWhiteSpace(contextName)
        ? _contextManager.GetContextForPrompt(contextName)
        : null;

    // 3. Build prompt with context history
    var prompt = _promptBuilder.BuildPrompt(
        method, fullPathWithQuery, body, shapeInfo,
        streaming: false, contextHistory: contextHistory);

    // 4. Get response from LLM
    var response = await _llmClient.GetCompletionAsync(prompt, cancellationToken);

    // 5. Store in context if context name provided
    if (!string.IsNullOrWhiteSpace(contextName))
    {
        _contextManager.AddToContext(
            contextName, method, fullPathWithQuery, body, response);
    }

    return response;
}

Замість випадкових значень створювати реалістичні рухи за ціни акцій:

Без контексту кожен дзвінок поверне випадковий символ і ціну.

TASK: Generate a varied mock API response.
RULES: Output ONLY valid JSON. No markdown, no comments.

API Context: session-1
Total calls in session: 3

Shared data to maintain consistency:
  lastId: 42
  lastName: Alice
  lastEmail: alice@example.com

Recent API calls:
  [10:00:05] GET /users/42
    Response: {"id": 42, "name": "Alice", "email": "alice@example.com"}
  [10:00:12] GET /orders?userId=42
    Response: {"orderId": 123, "userId": 42, "items": [...]}

Generate a response that maintains consistency with the above context.

Method: POST
Path: /shipping/123
Body: {"orderId": 123}

З контекстом LLM підтримує ту ж акції і реалістично налаштовує ціни.

Випадок використання 3. Поступ гри

Процедура гравця у сеансах гри:

 Bad:  ?context=test1
 Good: ?context=user-checkout-flow-jan15

API керування контекстом

Показати список всіх контекстів

### After completing your test scenario
DELETE /api/openapi/contexts/user-checkout-flow-jan15

Отримати подробиці щодо контексту

Очистити специфічний контекст

GET /api/mock/users?context=demo-session
GET /api/mock/orders?context=demo-session
GET /api/mock/shipping?context=demo-session

Очистити всі контексти

Подробиці впровадження

GET /api/openapi/contexts/demo-session

Інтеграція у обробниках запитів

Кожен обробник запитів (REST, Streaming, GraphQL, SignR) виконує той самий шаблон:

Контекст у запитах LLM

### Load spec with context
POST /api/openapi/specs
{
  "name": "petstore",
  "source": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
  "basePath": "/petstore",
  "contextName": "petstore-session"
}

### All petstore endpoints will share the same context

Якщо контекст існує, його історію включено до запиту LLM:

LLM бачить всі попередні виклики і створює відповіді, які посилаються на однакові ІД, імена та інші дані, підтримуючи послідовність.

Найкращі вправи

Використовувати описовані назви контексту

Спорожняти контексти, коли виконаноКонтексти зберігаються у пам' яті до явного спорожнення або перезапуску сервера:

3.

OpenApiContextManagerСпільний доступ до контексту між пов'язаними точками кінцяConcurrentDictionaryВикористовувати ту саму назву контексту для всіх пов' язаних викликів:

4.

Спостерігати за розміром контексту

Позначте пункти контексту, щоб побачити кількість дзвінків, які зберігатимуться:

**Якщо у вас є багато викликів ( >100), зверніться до розділу про чистку і почніть з нуля, щоб уникнути проблем з швидкою тривалістю.**5.
Об' єднати з Спектрами OpenAPIДля максимального реалізму скористайтеся контекстами з параметрами OpenAPI:
Обмірковування швидкодіїВикористання пам' яті
**Кожен з сховищ контексту:**До 15 недавніх викликів (повна просьба/спонс)

Резюме старих викликів (стиснутих)

Видобування спільних даних (малий словник)

Типова пам' ять на контекст

: ~50- 200 КБ залежно від розмірів відповіді

LLMapi: контексти API: збереження сумісності між викликами Mock API