北京
其實，我對AI的態度，一直都是比較謹慎，也比較理性的。
既不過度吹捧，也不掩耳盜鈴，一切順其自然，就挺好。
對我沒用的，別人再怎么販賣焦慮，我也不會關心。
對我有用的，不用等別人來催，我是會主動擁抱的。
在我目前的工作場景中，使用AI最多的情況，就是讓它幫忙寫SQL。
作為一個不懂代碼的產品經理，想想還是有點小激動的。
在以前，如果我想查詢某些特定的數據，唯一的辦法就是找開發同學幫忙。
你知道的，產品經理和開發，天然就不在一個頻道上。
且不說人家很忙，每天都要改BUG，對我自然是愛答不理的。
就算人家稍微有點空，和他們溝通起來，也是要花很多時間的。
最終的結果就是，要么給你一個文件，外加一個臉色。要么就是給你一個“做不到”，外加一個臉色。
哎，產品經理苦SQL久矣！
這不，救星來了，有了AI，一切都變得簡單了。
當然了，想要這一切可行的首要前提是，自己的電腦得連上數據庫，這是基礎。
我們公司的開發，用的都是Navicat，自然而然，我也就用它了。
軟件下載好之后，就需要開發同學幫忙開通賬號，開好賬號之后，就開始連接數據庫了。
前期要做的工作就是：安裝工具 → 開賬號 → 連接數據庫。
以上這些基礎操作做完之后，接下來，就可以請AI開始表演了。
用具體的例子來說吧。
我們公司會定期給用戶發送優惠券，然后就需要定期復盤優惠券的使用情況。
于是我的需求就出來了：我需要指定時間內的，發送的優惠券，已使用的數量、未使用的數量。
于是，我就將我的數據庫信息+需求一起發給AI。
是的，數據庫的基本信息也需要給AI，包括表名、字段名稱、字段類型。不然，在后續執行的過程中，可能會遇到點小麻煩的。
以我的需求來說，提示詞如下：
數據庫類型是MongoDB，表名Coupon，匯總下CreateTime是26年1月-3月之間，Type是滿減券，Status這個字段不同值的條數。
然后，AI就會給出答案，然后復制信息到數據庫中執行，然后就是，等待結果。
是不是很簡單？不僅如此，在給出答案的同時，它還會進行解釋，看起來也不費勁。
當然，在一切都順利的情況下，數據庫會返回你想要的答案，這是最好的情況。
但是，凡事都會有例外。在這個過程中，我也經常遇到報錯或者無響應等意外情況。
不過也不用擔心，將看到的報錯信息發給AI，它會自動進行調整的。
比如剛開始，我沒有說明CreateTime這個字段的屬性，在執行的時候返回空。
于是，我就把CreateTime里具體的值，發送了一個給AI作為參考例子，它也就自然懂了我的意思。
我要做的事情，就是盡量提供精確的信息，信息越細節，得到正確答案的概率就越高。
這就是我，一個不懂代碼的產品經理，用AI寫SQL的過程。
放在以前，這是我不敢想象的事情，而自從有了AI，讓這一切，變成了可能。
那些在說AI會讓程序員大批失業，這是危言聳聽，畢竟現階段，有些工作，人還是無法替代的。
未來如何，我不敢說，我們就拭目以待吧。
不過值得慶幸的是，AI確實帶來了改變。
從目前來看，它讓程序員的效率變高了，也讓我對程序員的依賴變少了。
以上這些，都是我親身感受到的變化。
最后我想說的是，終于不用再看程序員的那張臭臉了，這感覺，真爽！
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來源 | 明天上線（ID：mingtianshangxian66）
作者 | 這個需求很急 ; 編輯 | 蝦餃
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