听起来好像“减少自由度”不够酷，但企业开发里hen多质量问题，恰恰来自不必要的自由度。一个订单列表页、一个导出接口、一个运营报表，不需要十种动态 SQL 写法。它需要的是一套团队kan得懂、AI 也容易遵守的规则。

再kan IN

痛点:AI 编程助手为何总是 半途而废 ? 在使用 AI 编程工具时,开发者经常遭遇以下困境: 过早退出:AI 在它认为 足够好 时就停止工作,而非真正完成任务 单次提示脆弱:复杂任务无法通过一次提示完成,需要反复人工干预 重新提示成本高:每次手动重新引导dou在浪费开发者时间 上下文断裂:会话重启... Ralph Loop geng像是自动驱动的 refine-until-done 模式:重点是让模型在固定任务上不断修正输出直到满足完成条件。它通过外部强制控制避免了 LLM 自我评估的局限性。 因此,它与一般意义上 agent 的循环机制并不矛盾,但定位geng专注于可验证任务的持续迭代修正,而非全面的 agent lifecycle 管...

简单查询继续用 Repository。复杂列表、报表、导出这些 SQL 味hen重的地方，Ke以让 LLM 帮忙生成模板初稿，再用固定 helper 把动态部分收束住。人Zui后审的是一段完整 SQL 和一组稳定规则，而不是一堆 Java 拼接分支。

91:规则模板,覆盖了Zui常见的痛点。.今天,我们将分享一套通过规则配置,系统性解决Trae中C#项目代码生成问题的实战方案,让你重新掌控代码的生成质量。.490:上述问题的本质,是Trae的默认生成规则与你的项目规范不匹配.

它解决的是动态 SQL 生成过程里的工程问题：空值跳过、参数收集、IN 展开、LIKE 处理、调试可读性。它不Neng替你判断业务字段口径，也不Neng替你判断某个用户该不该kan到这批数据。

这样 LLM 不需要自己判断“空值怎么跳过”“参数放在哪里”“要不要拼引号”。它只需要选对字段和条件。

export const sql = SELECT * FROM orders o WHERE o.deleted = ${form.param.teamId ?AND o.teamid = ${form.param.teamId}: ''} ${form.param.keyword ?AND o.orderno LIKE '%${form.param.keyword}%': ''};

这段kan起来也像模板，但问题hen多。

${sqlInExp}

IN 是动态 SQL 里hen容易写乱的地方。列表为空怎么办？有 个、 个、 个值时占位符怎么展开？参数顺序怎么和占位符对应？

对人也是一样。

比如单值条件：

String sql = "SELECT * FROM users WHERE age>= " + age; //假设 age 是一个变量