AI फॉर्मेट रूपांतरण (CSV ↔ JSON ↔ SQL) और माइग्रेशन स्क्रिप्ट के लिए अच्छी तरह उपयुक्त है क्योंकि रूपांतरण नियम यांत्रिक हैं। चाल यह है कि इसे सही और सुरक्षित होने के लिए पर्याप्त संदर्भ दिया जाए: स्कीमा, एक नमूना पंक्ति, और स्पष्ट सुरक्षा आवश्यकताएं।
import csv
# Source CSV: id,email,signup_date (signup_date may be blank)
# Target table: users(id INT, email TEXT NOT NULL, signup_date DATE NULL)
def csv_to_sql(path: str) -> list[str]:
statements = []
with open(path, newline="", encoding="utf-8") as f:
for row in csv.DictReader(f):
email = row["email"].strip()
if not email: # validate: skip invalid rows, don't insert garbage
continue
date = row["signup_date"].strip() or None
email_sql = email.replace("'", "''") # escape quotes to avoid broken SQL / injection
date_sql = f"'{date}'" if date else "NULL"
# ON CONFLICT makes it idempotent: re-running won't create duplicates
statements.append(
f"INSERT INTO users (id, email, signup_date) "
f"VALUES ({int(row['id'])}, '{email_sql}', {date_sql}) "
f"ON CONFLICT (id) DO NOTHING;"
)
return statements
टिप्पणियाँ महत्वपूर्ण भागों को चिह्नित करती हैं: सत्यापन (खाली ईमेल छोड़ें), एस्केपिंग (उद्धरण) और idempotency (ON CONFLICT DO NOTHING)। AI को सभी तीन शामिल करने के लिए कहें — ये वह चीजें हैं जिन्हें एक सरल स्क्रिप्ट भूल जाती है।
डेटा माइग्रेशन उच्च-दांव वाले और अक्सर एकबारी होते हैं: एक स्क्रिप्ट जो डबल-सम्मिलित करता है या पंक्तियों को गिराता है, वापस लेना महंगा हो सकता है। AI रूपांतरण लिखने में तेजी लाता है, लेकिन सुरक्षा गुण — idempotency, सत्यापन, और कॉपी पर dry-run — गैर-वार्तायोग्य हैं। जनरेट की गई स्क्रिप्ट को एक मसौदे के रूप में मानें जिसे आपको पढ़ना और परीक्षण करना चाहिए, कभी भी वास्तविक डेटा के विरुद्ध अंधे तरीके से चलाने के लिए नहीं।