分享你用AI处理工作数据时的避坑要点
昨天急着要一份线上Bug统计报表，我让AI根据自然语言写SQL。它秒回了一段代码，逻辑清晰，连注释都写得像模像样。我扫了一眼没细看就直接跑了，结果导出的数据比实际少了30%。后来排查才发现，AI漏掉了一个关键的中间表关联，因为它不知道我们数据库里那个历史遗留的“脏数据”逻辑。以前我觉得AI能替代初级数据分析，现在明白它不懂业务里的“坑”。它只能处理标准逻辑，处理不了那些藏在老员工脑子里的“潜规则”。现在用AI写代码，我必须逐行Code Review。省下来的时间没多少，还得搭上双倍精力去验错，这账算得过来吗？
发布于 浙江
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