Пробовал недавно сгенерировать SQL через AI для одного проекта и сразу столкнулся с кучей мелких проблем. Самое главное — не слепо копировать, а проверить пару вещей. Во-первых, всегда смотрю на логику запроса: соответствует ли он моей задачи, нет ли там лишних JOIN-ов или условий. Второе — проверить структуру таблиц и названия колонок, чтобы AI не подставил что-то из общей базы знаний, что у меня просто отсутствует.

Еще круто проверить исполнение запроса в тестовой среде с реальными данными, чтобы не вываливались ошибки и результат был ожидаемый. Если запрос сложный — стоит разбирать его на части, запускать по очереди, чтобы понять, где что может пойти не так.

Еще бывает, что AI не очень хорошо понимает нюансы СУБД, типа разной поддержки функций или синтаксиса — этот момент тоже лучше держать в голове и тестировать на своем окружении.

Тесты всегда спасают — попробуйте воспроизвести кейсы с разными входными, чтобы вручную убедиться, что ничего не ломается. Есть идеи или свои лайфхаки по этому поводу?