pg-aiguide技能审计：跟踪AI建议的使用情况和效果

在AI驱动的开发时代，pg-aiguide作为PostgreSQL专业技能和文档的MCP服务器，为AI编码工具提供了深度优化的PostgreSQL知识。但如何确保这些AI技能建议被正确使用并产生预期效果呢？本文将详细介绍pg-aiguide技能审计的完整方法，帮助您跟踪AI建议的使用情况和实际效果。

为什么需要技能审计？🤔

AI编码工具虽然强大，但生成的PostgreSQL代码往往存在诸多问题：

• 使用过时的语法和模式
• 缺少必要的约束和索引
• 不了解现代PostgreSQL特性
• 与实际最佳实践不一致

pg-aiguide通过提供深度、版本化的PostgreSQL知识和经过验证的模式来解决这些问题。技能审计确保这些建议在实际应用中发挥最大价值。

pg-aiguide技能体系概览

pg-aiguide的技能体系存储在skills目录中，目前包含四个核心技能模块：

🎯 设计PostgreSQL表

skills/design-postgres-tables/SKILL.md提供了全面的PostgreSQL表设计参考，涵盖数据类型、索引、约束、性能模式和高级功能。

📊 查找超表候选

skills/find-hypertable-candidates/SKILL.md帮助识别适合转换为TimescaleDB超表的表结构。

🔄 迁移表到超表

skills/migrate-postgres-tables-to-hypertables/SKILL.md提供将PostgreSQL表迁移到TimescaleDB超表的完整指南。

⚙️ 设置TimescaleDB超表

skills/setup-timescaledb-hypertables/SKILL.md包含分步说明，用于设计表模式并设置带有超表、索引、压缩、保留策略和连续聚合的TimescaleDB。

技能审计实施步骤

1. 技能使用记录跟踪

通过src/apis/index.ts中的API工厂，您可以监控每个技能的使用情况：

export const apiFactories = [
  keywordSearchTigerDocsFactory,
  semanticSearchPostgresDocsFactory,
  semanticSearchTigerDocsFactory,
  createViewSkillToolFactory({
    appendSkillsListToDescription: true,
    name: 'view_skill',
    description: '检索TimescaleDB操作和最佳实践的详细技能。',
    disabled: (_, { query }) => !parseFeatureFlags(query).mcpSkillsEnabled,
  }),
];

2. 语义搜索效果评估

pg-aiguide提供两种语义搜索工具：

• semantic_search_postgres_docs：搜索官方PostgreSQL文档
• semantic_search_tiger_docs：搜索TigerData和TimescaleDB文档

3. 技能采纳率分析

通过对比启用和禁用pg-aiguide时的代码生成质量，可以量化技能效果：

启用pg-aiguide后的改进：

• 约束数量增加4倍
• 索引数量增加55%
• 采用PG17推荐模式
• 使用现代特性

审计指标和KPI

定量指标

• 技能调用次数和频率
• 语义搜索返回结果的相关性评分
• 采纳建议的比例和覆盖率
• 代码质量改进程度

定性指标

• 代码可维护性提升
• 性能优化效果
• 错误率降低情况

最佳实践建议

持续监控

定期检查API.md中定义的工具使用情况，确保技能建议与最新PostgreSQL版本保持同步。

版本兼容性

确保使用的技能与您的PostgreSQL版本（14-18）完全兼容。

技能更新

关注DEVELOPMENT.md中的更新信息，及时获取最新的最佳实践。

结论

pg-aiguide技能审计是确保AI建议有效性的关键环节。通过系统化的跟踪和评估，您不仅可以了解技能的使用情况，还能持续优化AI辅助开发的整体效果。记住，审计的最终目标是让AI成为您PostgreSQL开发中更可靠、更高效的合作伙伴。

通过实施这些审计措施，您将能够： ✅ 量化AI技能的实际价值 ✅ 识别使用模式和改进机会 ✅ 确保代码质量和一致性 ✅ 最大化AI辅助开发的ROI