给软件工程师的 DB-GPT 上手指南：步骤、提示词与注意事项
面向数据库与数据分析的开源 AI 应用框架——这是 DB-GPT 最主要的用途，也是本文讨论的前提。
这篇写给软件工程师：围绕代码阅读与重构、测试与排错和技术文档这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。
软件工程师的三个高频用法
1. 代码阅读与重构
在 DB-GPT 中可以这样提：
先不要改代码。阅读这个模块，画出主要函数的调用关系，指出可以安全重构的部分和风险点，再给出分步重构计划。
把关：先计划后改动。
2. 测试与排错
在 DB-GPT 中可以这样提：
这是失败的测试输出和相关代码，请定位原因，给出最小修复，并补一个能防止回归的测试用例。
把关：修复后测试通过。
3. 技术文档
可直接复制到 DB-GPT 里修改：
根据这段代码和注释生成接口文档：参数、返回值、错误码、调用示例，示例必须能直接运行。
把关：示例代码可运行。
也可以试试：指标异动解读
这是「数据与分析」类工具的通用任务，软件工程师同样用得上。
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。
边界与合规
不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。
- 产出由软件工程师本人负责，AI 只是草稿和辅助。
- 对外内容发布前至少看一遍。
- 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；DB-GPT 的同类还有 Vanna、Chat2DB。
一周试用建议
选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 DB-GPT 纳入日常流程。
延伸练习
图表建议
适用情况：手头有一组需要汇报的数据时。
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）。
交付前确认：指出了误导风险。
自然语言问数
适用情况：手头有一张销售明细表时。
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。
交付前确认：给出了可复核的计算过程。
写 SQL 查询
准备材料：数据库表结构说明。
根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。
验收标准：说明了口径问题。
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：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：敏感数据暴露给模型
使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。
概念补充：文本转 SQL
把自然语言问题转换为数据库查询语句。
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。
注意事项
本文基于 DB-GPT 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 DB-GPT 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。