引子：当一篇看起来很专业的技术文章，连S/4HANA 2023都跑不通
AI 被寄予厚望的原因很朴素：它应该让学习更轻松，让交付更快，让开发者把时间花在更有价值的设计与决策上。可一旦把视角放到ABAP这类强版本约束、强语法约束、强运行时约束的工程领域，事情就会变得微妙：一句话看似合理的建议，只要落到系统里无法激活，结论就从助推器变成了绊脚石。
我遇到过一个很典型的场景：同事拿来一篇讲nested select和subquery的文章，照着在S/4HANA 2023以及SAP BTP ABAP Environment上复现，却发现例子怎么都对不上。那种感觉很像你在看一本排版精美的教材，翻到练习题才发现答案册来自另一个世界：术语都是熟悉的，句子也很顺，可关键语法位置不对，关键能力在当前栈里根本不存在，甚至还夹杂着CDS、ABAP SQL、CTE乃至其他语言体系的拼贴。
这并不是要把 AI 描绘成反派。真正值得警惕的，是它改变了我们学习与取证的习惯：从我验证过它能工作，滑向它写得像真的。
一眼看上去像CDS，细看却像语法拼贴画
在
