AI生成的SQL能执行却未必正确，逻辑错误只能在运行后发现，审查成本极高。一种思路是将需求规范提升到可编译级别：让规范本身能被编译器解析和执行，用确定性取代AI的概率性猜测，彻底绕过幻觉产生环节。
SQLazy 实践了“可编译伪代码”概念。开发者用自然语言分步描述查询逻辑，每一步都能预览中间结果，确认无误后由编译器确定性地生成原生SQL。例如“连续三个月交易额增长”的需求，只需四步描述：排序、标记连续上升段、统计段覆盖月数、筛选>=3月的客户。另一个“合并重叠时间区间”的案例，同样用排序、计算之前最大结束日期、按条件分段、聚合即可完成。
切换数据库（如MySQL到Oracle）只需改一个选项，编译器自动适配目标SQL方言。
这种方法重新划分人—AI—编译器的分工：人负责设计（结构化规范），AI只负责翻译（将口语化描述转为规范语法），编译器保证输出确定，将AI的错误空间压缩到可即时验证的微小步骤。
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