关键在于用结构化提示词分步构建SQL：先基础查询，再关联，后聚合，最后裁剪；结合DBA或ETL角色视角锁定分层逻辑，并用带前缀的别名强制语义分层。
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让ChatGPT输出的SQL查询具备清晰逻辑层次，避免堆砌字段和嵌套混乱，关键在于用结构化提示词强制它分步构建、显式分层、分离关注点——不是让它“写得好看”，而是让它“按执行逻辑拆解”。
用分步指令控制生成节奏
第一步：先只生成基础数据源语句，不加任何JOIN或聚合。“请仅输出一条SELECT语句：从t_user_order表中查出user_id、order_time、pay_amt_cny三列，筛选order_time在2024-01-01至2024-12-31之间，不关联其他表，不聚合，不排序。”
第二步：在此基础上扩展关联。“基于上一步结果，LEFT JOIN t_user表，ON t_user_order.user_id = t_user.id；新增返回real_name、city两列；仍不聚合、不分组。”
第三步：叠加统计逻辑。“在前两步结果基础上，按real_name、city分组，计算SUM(pay_amt_cny) AS total_paid，保留两位小数；HAVING total_paid >= 10000。”
第四步：最终裁剪输出。“只返回real_name、city、total_paid三列，按total_paid降序，LIMIT 50；不输出注释、不解释、不带示例数据。”
这四步必须严格分开发送，每步只接收一条纯SQL。若合并成一段描述，ChatGPT会跳过中间层直接拼出全量语句，丢失可读性与调试锚点。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
用角色+方言锁定分层能力边界
方法一：DBA视角（适合生产环境）
“你是一名负责月度经营分析的DBA，熟悉Databricks SQL引擎。请生成三条独立SQL：① 原始订单宽表（含用户维度字段，无聚合）；② 用户级聚合表（按user_id聚合，含去重订单数、总金额、首单时间）；③ 城市级汇总表（按city分组，含用户数、订单总数、GMV均值）。三者字段名不得重复，命名需带层级前缀如raw_、agg_user_、agg_city_。”
方法二：ETL工程师视角（适合中间层建模）
“你正在为BI团队构建ODS→DWD→DWS三层模型。请分别生成：DWD层：t_dwd_order_detail（含清洗后字段order_id、user_id、amt_cny、order_date）；DWS层：t_dws_city_daily_summary（含city、dt、order_cnt、gmv_sum）。注意：DWS必须基于DWD聚合，不可直连原始表；所有日期字段统一用DATE(order_time)截取。”
【DWS层若未声明来源是DWD表，ChatGPT大概率直接扫描原始大表，导致性能灾难】
用字段别名强制语义分层
在需求中明确要求使用带业务层级的别名，例如：“将SUM(pay_amt_cny)命名为dws_gmv_total，将COUNT(DISTINCT user_id)命名为dws_active_user_cnt，将AVG(order_item_count)命名为dws_avg_items_per_order”。
别名不是装饰，是结构信号——ChatGPT识别到dws_前缀，会自动把该字段归入汇总层逻辑，避免与明细层字段混在同一SELECT中。
不加前缀时，它可能把SUM(amount)和order_id放在同一行SELECT里，违反星型模型常识。
