Claude写SQL提示词：先Schema再生成

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Claude写SQL提示词（2026-11-05）：粘贴精简 Schema（表、列、类型、主键、分区）→ 写清指标口径与时间区 → 指定 SQL 方言与只读约束 → 要求输出「查询 + 假设 + 风险」→ 在样例数据上验证。本站不提供「一键写生产库」保证，也不编造各云仓的性能数字。

必给输入

• 只贴相关表，不要整库 DDL 倾倒（又贵又吵）。
• 标明哪列是软删除、时区、货币单位。
• 给出 2–3 行脱敏样例，帮助发现隐式枚举值。
• 写明「不允许的操作」：无 DELETE/UPDATE/DDL。
• 若有数仓分层，说明用 ODS 还是 ADS，避免扫错层。

可复制提示词

你是熟悉 {{PostgreSQL/MySQL/BigQuery}} 的数据分析副驾驶。
任务：写一条只读 SQL，回答：{{业务问题}}
口径：{{指标定义；含/不含税；主订单还是子订单}}
时间：{{字段名}}，时区 Asia/Shanghai，范围 {{起止}}
Schema：
{{粘贴精简 DDL}}
样例行（脱敏）：
{{2-3行}}
约束：
1) 仅 SELECT；禁止 DDL/DML
2) 明确写出假设；若缺列请提问而不是编造
3) 输出：SQL、字段说明、主要风险（如扇出、重复计）
4) 给出如何用 EXPLAIN / 小范围 LIMIT 自检的建议

人审清单

1. JOIN 键是否唯一？会不会扇出导致指标放大？
2. 过滤条件是否误伤软删或测试租户？
3. 时间字段用创建时间还是业务发生时间？
4. NULL 与除零是否处理？
5. 在样例集上跑出的总数，是否与已知报表同一数量级？

复杂查询可再让模型做「审查」，但审查提示要独立，见 代码审查。

危险操作

• 把含真实身份证、手机号的行贴进提示词。
• 让模型生成后不经审查就在生产执行 UPDATE。
• 对超大表不做分区裁剪就 SELECT *。
• 把生成的 SQL 连同账号密码提交到公共仓库。

三类场景

场景 A：漏斗转化

先定义事件主键与会话规则，再写分层 CTE；用小流量分区验证。

场景 B：对账差异

左右两表先各自聚合再 FULL OUTER JOIN 找差；不要一上来笛卡尔。

场景 C：从 CSV 到 SQL

先 清洗 CSV，再谈建表与导入；类型混乱时先定 schema。

请审查下列 SQL（方言 {{ }}）。
目标问题：{{ }}
审查重点：
1) 是否可能重复计或扇出
2) 时间区与过滤是否一致
3) 是否有隐式交叉加入
4) 是否存在 SELECT * 或无分区裁剪风险
5) 是否混用业务口径
输出：问题列表（按严重级别）+ 改写后的 SQL + 仍需人工确认的点。
SQL：
{{粘贴}}

补充核对：把「引擎方言、口径、时间区、只读约束」写进团队 SQL 评审检查表；模型输出只是草稿，合并前至少一人确认 JOIN 与过滤条件。对外汇报数字前，用已知报表做数量级对照，而不是直接粘贴查询结果。

补充核对：把「引擎方言、口径、时间区、只读约束」写进团队 SQL 评审检查表；模型输出只是草稿，合并前至少一人确认 JOIN 与过滤条件。对外汇报数字前，用已知报表做数量级对照，而不是直接粘贴查询结果。

补充核对：把「引擎方言、口径、时间区、只读约束」写进团队 SQL 评审检查表；模型输出只是草稿，合并前至少一人确认 JOIN 与过滤条件。对外汇报数字前，用已知报表做数量级对照，而不是直接粘贴查询结果。

补充核对：把「引擎方言、口径、时间区、只读约束」写进团队 SQL 评审检查表；模型输出只是草稿，合并前至少一人确认 JOIN 与过滤条件。对外汇报数字前，用已知报表做数量级对照，而不是直接粘贴查询结果。

落地前再核对一次：菜单文案以官方当前界面为准；涉及账单、密钥、生产数据或对外承诺的内容，必须人工复核后再执行。本站示例只供学习，不构成操作成功或结果正确的保证。