摘要：让大模型写正则或 SQL 时，最怕「看起来对、一跑就错」。本文给出约束型提示词写法、正负样例驱动，以及对照官方文档做结果验收的清单；覆盖 Python/JS 正则与 SQL LIKE/~ 等常见场景。只放官网普通链接；无联盟推广。

依据：MDN《正则表达式》、Python re 文档、PostgreSQL Pattern Matching、Microsoft Learn《LIKE (Transact-SQL)》、GitHub Docs《Prompt engineering for Copilot Chat》。查询日期：2026-10-16（北京时间）。工具可替换，不绑定某一家模型；只放官网/帮助中心普通链接（affiliate_later）。

本站已有 AI 生成 Excel 公式与数据清洗（电子表格公式）和 用 AI 辅助写代码：新手避坑。本文换一条线：正则表达式 + SQL 查询——两者都「看起来像自然语言、错了却很难肉眼看出来」。通用提示词框架见 提示词怎么写；交付前防幻觉见 大模型幻觉怎么防。

用 AI 写正则与 SQL：约束写法、样例驱动与结果验收清单（2026）-有序
GitHub Docs：Prompt engineering for Copilot Chat——先概括目标再列具体要求（官方文档截图，2026-10-16）

一、为什么正则/SQL 特别容易被 AI「写得像对」

坑典型表现后果
方言混用把 PostgreSQL 的 ~ 写进 MySQL；把 JS /pattern/ 当 Python 字符串直接语法错误或静默匹配失败
样例过少只给 1 条「能匹配」的例子漏掉边界：空串、全角数字、换行、重复匹配
贪心/非贪心.* 吃到行尾；SQL LIKE '%x%' 扫全表性能事故或误伤半条日志
转义幻觉编造 \d 在某引擎「一定支持」；或漏写 raw stringPython 字符串与正则双重转义翻车
语义偷换「提取手机号」写成「任意 11 位数字」校验通过、业务错误

敏感日志、身份证、未脱敏库表不要贴进公有模型，见 AI 工具的数据隐私。

二、约束写法：提示词里先钉死「引擎 + 输出格式」

GitHub 官方提示工程建议：先概括目标，再列具体要求（Start general, then get specific）。落到正则/SQL，建议每次至少钉死这五项：

  1. 引擎/方言：Python re / JavaScript / PostgreSQL POSIX / T-SQL LIKE / …
  2. 任务一句：匹配、提取、替换、过滤行，还是写完整 SELECT。
  3. 输入形态：单行还是多行；字段名与类型；是否 UTF-8。
  4. 正负样例：≥3 条应匹配 + ≥2 条不应匹配（可用假数据）。
  5. 输出契约：只给表达式/SQL；禁止编造不存在的函数；附「我如何自测」三步。

正则约束模板（可直接改）：

你是正则助手。引擎=【Python 3 re / JS / 其他】。
任务：【从文本提取/校验什么】。
硬性约束：
1) 只输出 1 个正则 + 3 行说明（捕获组含义、标志位、失败时行为）；
2) 不要使用该引擎不支持的语法；拿不准就写「需查官方文档某某节」而不是猜；
3) 下面「应匹配」必须全中，「不应匹配」必须全不中；
4) 不要匹配我没要求的字段。
应匹配：
- ...
不应匹配：
- ...

SQL 约束模板：

你是 SQL 助手。方言=【PostgreSQL 16 / SQL Server / MySQL 8】。
表结构：【列名 类型，可假数据】。
任务：【过滤/聚合/窗口一句】。
硬性约束：
1) 只输出 1 条可执行 SQL；不要编造函数；
2) 模式匹配：优先说明用 LIKE 还是正则运算符（如 PG 的 ~ / ~*）；
3) 给出用 5 行样例自测的预期结果表；
4) 不要 SELECT * 扫全库除非我明确要求。
用 AI 写正则与 SQL：约束写法、样例驱动与结果验收清单（2026）-有序
MDN：正则是用于匹配字符组合的模式；可用 RegExp.exec/test 与 String.match 等（2026-10-16 截图）

三、样例驱动：先写验收表，再让 AI 填表达式

不要先问「帮我写个邮箱正则」。先列一张迷你验收表（可放进提示词）：

#输入样例期望
1user@example.com匹配 / 提取 domain=example.com
2user@example不匹配
3用户@例子.公司【按你业务决定：拒或收】并写清

让 AI 对着表交答案；你再用引擎跑一遍。MDN 写明可用 test/match 等方法验证；Python 文档强调 raw string（r"..."）避免反斜杠被字符串层吃掉。

用 AI 写正则与 SQL：约束写法、样例驱动与结果验收清单（2026）-有序
Python 文档 re：模式与字符串类型须一致；推荐 raw string 处理反斜杠（官方文档截图）
用 AI 写正则与 SQL：约束写法、样例驱动与结果验收清单（2026）-有序
MDN：使用正则——exec/test/match 等方法对照表（官方文档截图）

SQL 侧先分清两层：

  • 通配符：T-SQL / 多数方言的 LIKE（% _），见 Microsoft Learn 语法页。
  • 正则：例如 PostgreSQL 的 ~ / ~* / !~ / !~*（POSIX），与 LIKE 不是同一套语法。
用 AI 写正则与 SQL：约束写法、样例驱动与结果验收清单（2026）-有序
Microsoft Learn：LIKE 语法与参数——match_expression LIKE pattern（官方文档截图）
用 AI 写正则与 SQL：约束写法、样例驱动与结果验收清单（2026）-有序
PostgreSQL：POSIX 正则运算符 ~ / ~* / !~ / !~* 与示例（官方文档截图）

AI 若把 LIKE '%\d+%' 和 ~ '\d+' 混在同一方言里，就是红灯——对照上表打回重写。

四、结果验收清单（上线前勾）

  1. □ 方言一致：表达式能在目标引擎直接跑，无「邻居方言」函数。
  2. □ 正负样例全过：应匹配全中、不应匹配全不中；补测空串、超长、Unicode。
  3. □ 捕获组/列名：提取任务核对组号或别名；SQL 核对数与类型。
  4. □ 性能粗看：前导 % 的 LIKE、无锚点的 .* 是否会扫爆；大数据先 LIMIT 试跑。
  5. □ 对照官方页：元字符、标志位、LIKE 与正则运算符以本文链接的文档为准，不凭模型记忆。
  6. □ 无敏感数据进提示词：用假样例；真数据只在本地跑测。
  7. □ 人工抽查边界：换行、全角数字、重复匹配、大小写（~* vs ~）。

和表格场景一样，复杂逻辑可先在 WPS AI 表格分析 或本地脚本里用小样验证，再铺到全量。编程工具选型见 Cursor / Copilot / 通义灵码怎么选。

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来源（查询 2026-10-16）：MDN 正则指南；Python re；PostgreSQL Pattern Matching；Microsoft Learn LIKE；GitHub Copilot prompt engineering。