北京
在PL/SQL静态分析场景中，AI模型容易把推测当事实。一个名为AgentSuite的受控分析组件试图用明确规则收紧这一环节，避免模型越界发挥。
这个类只有两个核心方法：review_metadata负责审查确定性抽取的遗漏或歧义，generate_procedure_context负责生成可复用的过程上下文。前者通过提示词要求模型只指出问题、不重写事实；后者则要求输出目的、有序步骤、功能与技术摘要。
值得关注的是它的SYSTEM提示：当前源码与确定性元数据才是权威，历史上下文仅作支持性证据。模型不得编造表用途、被调用对象行为或业务意图，必须区分直接事实与推断，使用提供的行号引用，并识别未知项，只返回请求的JSON模式。
在review_metadata方法中，提示词明确要求模型不要改写事实，而是专注指出未解析的动态SQL表、虚假调用、缺失别名、模糊本地调用或解析器错误。而generate_procedure_context则要求生成可复用的过程上下文，强制区分事实和推断，以此减少误判。
这种“先审后写”的设计能提高可解释性，但具体效果取决于下游Python对初始审查状态的处理。对于依赖PL/SQL存量系统的团队而言，这或许是一个值得实验的方向。
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