智能体需要一个 SQL 函数时，先约定NULL意味着什么。缺失文本不能被自动换成“未知”后参与匹配，否则查询可能产生原数据没有的值。
为智能体查询提供受控SQL函数的开发者。本文使用 Python 3.11 或以上版本的标准库，先验证一组人工构造的小样本。AI 负责提出实现或解释差异，结果由本地检查决定；这里没有把模型回答当成真实运行结果。
核对SQL函数的空值语义前，先定规则
示例normalize_code只对已有字符串做strip和upper，None保持None。它不执行网络，也不读取配置。
函数由开发者固定注册，AI只允许建议调用既有函数名。不能把模型生成代码动态eval成数据库函数。
是否声明deterministic取决于同样输入是否始终同样输出。本例无外部状态，符合这个前提；时间或随机函数不能照搬。
给 AI 的输入要包含什么
把下面这份输入说明和你的实际样本一起交给可用的 AI 编程助手。示例只含虚构数据；对真实材料先去除账号凭据和个人信息。
注册固定normalize_code(s)：None返回None，文本strip.upper；拒绝其它类型。SQL查询同时测试含空格文本、NULL和空字符串。不能把NULL填UNKNOWN，不允许模型定义任意Python函数。要求模型保留检查条件，并把它认为缺少的业务定义列出来。若回答改变了输入字段、忽略异常分支或直接删除原材料，先要求修正，再运行。提示词的作用是缩小任务范围，验收仍以代码和数据为准。
保存并运行最小验证程序
下方程序把关键规则和验证用例放在同一个可复跑示例中，便于先理解输入如何变成输出，再用它检查 AI 给出的实现。
新建一个空目录，把下面代码保存为 check.py，在该目录打开终端，运行 python -X utf8 check.py。代码自带示例输入，不需要安装第三方库。
import sqlite3
def normalize_code(value):
if value is None: return None
if not isinstance(value,str): raise ValueError('需要文本')
return value.strip().upper()
db=sqlite3.connect(':memory:')
db.create_function('normalize_code',1,normalize_code,deterministic=True)
result=db.execute('select normalize_code(?),normalize_code(?),normalize_code(?)',(' ab ',None,'')).fetchone()
assert result==('AB',None,'')
print('results',result)
print('null_preserved',result[1] is None)怎样判断结果符合要求
三个结果依次AB、NULL对应的None、空字符串。空字符串与缺失值分开，不能在展示时都当“没有数据”。
下方是这份最小示例在本地执行得到的输出。它验证示例程序与断言的关系，不代表任何 AI 模型一次就能生成同样代码，也不构成性能或生产可靠性结论。
results ('AB', None, '')
null_preserved True数据库函数可能被每行调用，性能与异常会影响整个查询；先测小表再扩范围。
SQL内部值类型与Python输入类型经过适配，真实字段类型需要核对。
哪些失败必须停下来处理
本例大小写转换不提供所有语言的业务编码规范，特别是Unicode大小写可能改变长度。
deterministic不是安全标记，不证明函数没有副作用，开发者必须审查实现。
接入自己的任务前再核对一次
只暴露已批准、无外部副作用的函数名单，模型建议未知函数时明确失败。
保存函数版本与查询结果对照，函数规则修改后重跑原数据样本。
资料与适用范围
Connection.create_function注册SQL标量函数，None可对应SQL NULL。以下链接核对于 2026-10-03；运行环境及额外依赖按本文前述说明。
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