数据工程实战 prompt 范例：先判断要不要改代码，再让 AI 动手
fute_nukem · x · 2026-11-06
作者分享了一个 Grok 生成的生产事故处理 prompt 范例：上游表 schema 变更（JSON object 变 JSON string）导致下游管道挂掉。
这个 prompt 的设计要点值得借鉴：
- 让模型先判断是否真的需要改代码——如果一条 SQL 加通知上游就能解决，就到此为止，不要生成管道代码
- 按优先级排序约束：优先最低算力、最低维护成本的方案；明确指出把 JSON 当字符串处理比 object 操作贵得多，禁止随手推荐 string 变通
- 优先在源头修复（通知上游团队 + 一次性 SQL 修正存量数据），而不是在管道里加永久代码或临时 CTE
回复者评论称这类 prompt 距离一次成型（one-shot）解决问题只差补充上下文，说明把约束和优先级写清楚是让 AI 输出靠谱工程方案的关键。