Когда ИИ пишет код для Postgres, а ты потом его чинишь
В 2026 году каждая вторая миграция базы данных начинается с фразы "ИИ сказал, что так можно". И заканчивается на фразе "Почему все упало в 3 часа ночи?". Код-агенты вроде Claude Code или Cursor IDE генерируют SQL-запросы с оптимизмом стартапера на первой встрече инвесторов. Красиво, убедительно, но в продакшене эти запросы ведут себя как кошка в комнате с шарами.
По данным опроса разработчиков в феврале 2026, 67% техдолга в Postgres-проектах создано AI-ассистентами. Чаще всего проблемы возникают с индексами, транзакциями и обработкой ошибок.
Именно эту проблему решает pg-aiguide — open-source проект, который не генерирует код. Он учит другие AI-модели генерировать правильный код. Разница примерно как между человеком, который говорит "я знаю SQL", и человеком, который знает разницу между NESTED LOOP и HASH JOIN на таблице в 50 миллионов записей.
Архитектура: навыки, поиск и база знаний вместо магии
Pg-aiguide работает на трех уровнях, и каждый из них решает конкретную проблему AI-кодинга для Postgres.
1 Skills — наборы промптов для конкретных задач
Вместо того чтобы просить Claude "напиши миграцию", pg-aiguide предлагает готовые промпты с контекстом. Например, skill для создания индекса включает:
- Проверку существующих индексов на таблице
- Анализ типов запросов, которые будут использовать индекс
- Рекомендации по fillfactor для часто обновляемых таблиц
- Предупреждения о блокировках при создании индекса CONCURRENTLY
Это не просто шаблон. Это диалог между разработчиком и AI, где AI задает уточняющие вопросы, прежде чем написать первую строчку кода. Как опытный DBA, который сначала спросит "а зачем вам этот индекс?", а потом уже посоветует его создать.
2 Семантический поиск по документации
Здесь pg-aiguide использует RAG (Retrieval-Augmented Generation), но не как большинство чат-ботов, которые просто ищут по ключевым словам. Система понимает контекст задачи.
Похожий подход к работе с корпоративными знаниями использует RAG-чатбот для архивов и инструкций, но pg-aiguide специализируется исключительно на Postgres.
3 База знаний с проверенными паттернами
Это самая ценная часть. Сообщество разработчиков наполняет базу реальными примерами из продакшена:
- Как правильно делать upsert в Postgres 16+ (да, там есть нюансы с ON CONFLICT)
- Шаблоны для partition management в больших таблицах
- Настройки autovacuum для разных типов workload
- Работа с JSONB и индексами GIN
Когда AI генерирует код, он проверяет его против этих паттернов. Если предлагаемое решение отличается от проверенного — система предупреждает и объясняет почему.
Интеграция: MCP, Claude Code и Cursor IDE
Технически pg-aiguide реализован как сервер Model Context Protocol (MCP). Это стандарт, который в 2026 году стал де-факто для интеграции AI-инструментов. Не нужно писать плагины под каждую IDE отдельно.
| Инструмент | Как работает интеграция | Что дает |
|---|---|---|
| Claude Code | Через MCP-сервер, запущенный локально или в Docker | Claude получает доступ к skills и базе знаний при генерации SQL |
| Cursor IDE | Плагин, который подключается к pg-aiguide | Контекстные подсказки при работе с миграциями |
| Любой AI с MCP | Через стандартный протокол | Универсальность — не привязан к конкретному вендору |
В сравнении Claude Code и OpenCode отмечалось, что качество SQL-кода сильно зависит от контекста. Pg-aiguide этот контекст предоставляет.
Чем pg-aiguide отличается от других инструментов
Не путайте pg-aiguide с:
Обычными SQL-линтерами
Linter проверяет синтаксис. Pg-aiguide проверяет смысл. Разница как между проверкой "нет ли опечаток в договоре" и "не подписывай этот договор, тебя обманывают".
ChatGPT с плагином для Postgres
Да, можно дать ChatGPT доступ к схеме базы. Но он не знает, что в вашем продакшене таблица users имеет 100 миллионов записей, а запрос без индекса убьет все. Pg-aiguide учит AI задавать правильные вопросы перед генерацией кода.
Готовыми сниппетами в IDE
Сниппеты — это шаблоны. Pg-aiguide — это интеллектуальная система, которая адаптирует шаблоны под конкретный контекст. Как разница между рецептом в кулинарной книге и шеф-поваром, который смотрит на ваши продукты и говорит "из этого лучше сделать рагу, а не жаркое".
Интересный факт: разработчики pg-aiguide вдохновлялись подходом из статьи "Промпты для RAG, которые не дадут ИИ наврать". Но пошли дальше — создали целую систему валидации AI-генерации.
Кому нужен pg-aiguide прямо сейчас
Не всем. Если вы делаете пет-проект на локальной базе — возможно, вам хватит и обычного AI-ассистента. Но вот кому pg-aiguide сэкономит нервы и время:
Команды с legacy Postgres
Когда в базе 8 лет эволюции, 50 миграций и 3 разных подхода к naming conventions. AI без контекста будет предлагать решения, которые конфликтуют с существующей архитектурой. Pg-aiguide помогает сохранить consistency.
Разработчики, которые не являются экспертами в Postgres
Вы знаете, как работать с базой на базовом уровне, но не хотите изучать все тонкости performance tuning. Pg-aiguide выступает как виртуальный senior DBA, который направляет AI в правильное русло.
Проекты с высокими требованиями к надежности
Если падение базы стоит дорого (финансово или репутационно), то проверка AI-генерации через pg-aiguide — это не роскошь, а необходимость. Особенно актуально для fintech, healthcare и e-commerce.
Кстати, если вы только начинаете работать с Postgres, хорошим фундаментом станет курс PostgreSQL для начинающих. Понимание основ поможет эффективнее использовать инструменты вроде pg-aiguide.
Ограничения и подводные камни
Идеальных инструментов не бывает. Вот что бесит в pg-aiguide:
Требует настройки. Out-of-the-box он работает, но для максимальной эффективности нужно настроить базу знаний под ваш стек. Это занимает время.
Не заменяет экспертизу. Если ваш AI предлагает странное решение, а pg-aiguide его одобряет — это не значит, что решение правильное. Это значит, что в базе знаний нет информации о том, почему оно неправильное.
Зависит от сообщества. Как любой open-source проект, pg-aiguide развивается, пока есть активные контрибьюторы. Если интерес угаснет — инструмент застынет в развитии.
Но главное ограничение психологическое: разработчики начинают доверять AI слишком сильно. Pg-aiguide снижает риски, но не устраняет их полностью. Всегда нужен human review, особенно для критических изменений.
Что будет дальше
Создатели pg-aiguide планируют интеграцию с инструментами мониторинга вроде pganalyze. Представьте: AI генерирует запрос, pg-aiguide его проверяет, а система мониторинга сразу показывает, как этот запрос поведет себя на реальной нагрузке.
Еще одно направление — интеграция с Gitnexus для создания графа знаний о всей кодовой базе, а не только о базе данных.
Но самая интересная возможность — predictive analysis. Система сможет не только проверять сгенерированный код, но и предлагать: "Вместо того чтобы добавлять индекс, рассмотрите возможность изменить структуру запроса. Вот три паттерна из нашей базы знаний, которые решают похожую проблему без создания новых индексов".
Важно: pg-aiguide не делает AI умнее. Он делает AI более осведомленным о Postgres. Разница принципиальная — инструмент не улучшает логику модели, а предоставляет ей больше релевантного контекста.
Если вы уже перешли на AI-кодинг, pg-aiguide станет вашим страховочным тросом при работе с базами данных. Особенно если помните историю про то, как не снести базу данных, следуя советам AI.
В мире, где AI генерирует все больше кода, инструменты вроде pg-aiguide — это не просто удобство. Это вопрос выживания проектов в долгосрочной перспективе. Потому что техдолг, созданный AI, копится быстрее, чем созданный людьми. И разгребать его в десять раз сложнее.
