Chat2DB 是一款开源项目：带 AI 的开源数据库客户端与 SQL 助手。

下面用几组示意对比，说明同一任务里提示写法和流程不同会带来什么差别。

对比一：模糊指令 vs 明确指令

改之前：直接说「帮我图表建议」。结果往往泛泛而谈、格式随意。

改之后：写清材料、格式和验收标准：

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

变化（示意）：输出结构稳定，可以直接按「指出了误导风险」检查。

对比二：一次做完 vs 分步完成

改之前：把「评测大模型应用」的全部要求一次塞进去。改之后：先让它给出计划或大纲，确认后再逐步完成。变化（示意）：中途发现偏差可以及时纠正，返工更少。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

对比三：不检查 vs 带检查点

改之前：拿到结果直接用。改之后：每次都对照「说明了口径问题」检查，并让工具列出它不确定的地方。变化（示意）：问题在交付前被发现。

以上对比均为示意，用来说明方法差异，不代表具体的效率数字。

更多可以试的用法

自然语言问数

准备材料：一张销售明细表。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

检查点：给出了可复核的计算过程。

指标异动解读

输入：一个突然下降的业务指标。

日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。

验收标准：先排查数据本身问题。

数据清洗方案

适用情况：手头有一份有缺失和异常值的数据时。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

验收标准：说明了处理对结论的影响。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

常见问题：问数结果看似合理但错误

准备几道已知答案的问题做抽检。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

概念补充：追踪（Tracing）

记录大模型应用每次调用的输入输出与耗时。

概念补充：评测集

用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 Chat2DB 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：销售

销售可以用 Chat2DB 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Chat2DB 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

写在最后

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Chat2DB 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Chat2DB 的数据处理条款，再决定能否使用。

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