写时一时爽，维护火葬场——这句玩笑话正在变成日常：AI 写出来的 SQL，就算对了也很难审，十几个 CTE 层层嵌套，看都看不完；下次需求稍微改一点，AI 很可能把整段 SQL 重写一遍，又得从头审一遍，费时还不稳定。
换个思路：别让 AI 直接写 SQL，让它写 SQLazy 脚本。把 SQLazy 的 skills 装进 CodeBuddy、Trae 这类编程助手，一句自然语言，AI 就帮你把逻辑拆成清晰的步骤。
来个例子走一遍：要计算某支股票最长连续上涨了多少天。
第一步：在 CodeBuddy/Trae 里用自然语言描述需求：

/sqlazy规划 库表stock的结构是CODE(INT),DT(DATETIME),CL(FLOAT)，需要计算股票代码为100046的股票，最长连续上涨了多少天？

第二步：用 SQLazy 打开 CodeBuddy/Trae 生成的代码文件：

t1=stock: 筛选 (CODE=100046)
t2=排序 DT
t3=分段 条件 (CL<=CL [-1]); 命名 上涨组
t4=汇总 #计数 命名 天数；分组 上涨组
t5=汇总 天数 最大 命名 最长连续上涨天数

现在可以单步执行，每步中间结果实时可见，有错误立即发现纠正，这比调试 SQL 方便太多了。
可运行、可调试，句句都是大白话，两个月后照样看得懂
第三步：选择目标数据库，编译 SQL。

WITH t2 AS (
		SELECT CODE, DT, CL
		FROM stock
		WHERE (CODE = 100046)
	)
SELECT MAX(天数) AS 最长连续上涨天数
FROM (
	SELECT 上涨组, COUNT(*) AS 天数
	FROM (
		SELECT CODE, DT, CL
			, 1 + SUM(CASE
				WHEN (CL <= col__2) THEN 1
				ELSE 0
			END) OVER (ORDER BY CASE
				WHEN DT IS NULL THEN 1
				ELSE 0
			END, DT ASC ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS 上涨组
		FROM (
			SELECT t2.*, LAG(CL) OVER (ORDER BY CASE
					WHEN DT IS NULL THEN 1
					ELSE 0
				END, DT ASC) AS col__2
			FROM t2
		) sub__3
	) t_4
	GROUP BY 上涨组
) t_5

以后要改，只需改 SQLazy 里那一步，不用推翻重来，改完一键编译，输出稳定可预期。
最后，还可以在目标数据库中运行 SQL 验证结果。

为什么绕这一圈反而更省心？因为 SQL 的逻辑全埋在嵌套里，对不对只能靠猜；SQLazy 则把逻辑一步一摊，每一步都看得懂、查得到，改哪里心里都有数。
关键的是，步骤一旦定下来，编译出的 SQL 就是确定的：同样逻辑，输出永远一样，不靠运气。说到底就一句话：
AI 负责写逻辑，SQLazy 负责编 SQL，逻辑可控、稳定可审
交接、审计、换库都不慌：逻辑都在步骤里，看得懂、说得清，新人上手也快，SQL 只是最后顺手生成的那一张纸。
SQL 弯弯绕，不该是常态。CodeBuddy/Trae+SQLazy，让 AI 写逻辑，让引擎管 SQL。