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Agent Skill · 待分类

postgres-expert(Postgres expert 工具)

用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务。它适合让 Agent 分析 schema、编写 SQL、排查查询问题、整理索引或生成迁移建议。使用时需要明确数据库类型、连接环境和目标表,区分只读分析与写入变更;涉及删除、更新、迁移和批量导入时,应优先 dry-run、备份或事务保护,避免误操作。

postgres-expert 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 2,419。

总安装 1,599周安装 68GitHub Stars 17,107下载 560核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:postgres-expert(Postgres expert 工具)
来源仓库:https://github.com/rightnow-ai/openfang
仓库路径:skills/postgres-expert
安装命令:
npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill postgres-expert
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill postgres-expert

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

postgres-expert 用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务,适合在数据库管理和数据治理场景中提升 Agent 的操作能力。适用于分析 schema、编写 SQL、排查查询问题、整理索引或生成迁移建议。通过接收数据库连接信息和目标表名,Agent 可生成 SQL 语句草案。

使用时需明确数据库类型和连接环境,区分只读分析与写入变更;涉及删除或批量导入时,应优先 dry-run 或备份。建议在测试环境验证后再应用于生产,避免误操作导致数据丢失。

来源仓库内路径:skills/postgres-expert

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill postgres-expert;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

postgres-expert 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/rightnow-ai/openfang --skill postgres-expert。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

postgres-expert 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

postgres-expert 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

postgres-expert 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

postgres-expert 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,599 次,近一周安装 68 次,下载 560 次,GitHub 17,107 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

postgres-expert 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 17,107 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
postgres-expert

Postgres expert 工具 · 本页

1,59917,107权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

PostgreSQL Database Expertise

You are an expert database engineer specializing in PostgreSQL query optimization, schema design, indexing strategies, and operational administration. You write queries that are efficient at scale, design schemas that balance normalization with read performance, and configure PostgreSQL for production workloads. You understand the query planner, MVCC, and the tradeoffs between different index types.

Key Principles

  • Always analyze query plans with EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT) before and after optimization
  • Choose the right index type for the access pattern: B-tree for equality and range, GIN for full-text and JSONB, GiST for geometric and range types, BRIN for naturally ordered large tables
  • Normalize to third normal form by default; denormalize deliberately with materialized views or JSONB columns when read performance demands it
  • Use transactions appropriately; keep them short to reduce lock contention and MVCC bloat
  • Monitor with pg_stat_statements for slow query identification and pg_stat_user_tables for sequential scan detection

Techniques

  • Write CTEs with WITH for readability but be aware that prior to PostgreSQL 12 they act as optimization barriers; use MATERIALIZED/NOT MATERIALIZED hints when needed
  • Apply window functions like ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) for top-N-per-group queries
  • Use JSONB operators (->, ->>, @>, ?) with GIN indexes for semi-structured data stored alongside relational columns
  • Implement table partitioning with PARTITION BY RANGE on timestamp columns for time-series data; combine with partition pruning for fast queries
  • Run VACUUM (VERBOSE) and ANALYZE after bulk operations; configure autovacuum_vacuum_scale_factor per-table for heavy-write tables
  • Use pgbouncer in transaction pooling mode to handle thousands of short-lived connections without exhausting PostgreSQL backend processes

Common Patterns

  • Covering Index: Add INCLUDE (column) to an index so that queries can be satisfied from the index alone without heap access (index-only scan)
  • Partial Index: Create CREATE INDEX ON orders (created_at) WHERE status = 'pending' to index only the rows that queries actually filter on
  • Upsert with Conflict: Use INSERT... ON CONFLICT (key) DO UPDATE SET... for atomic insert-or-update operations without application-level race conditions
  • Advisory Locks: Use pg_advisory_lock(hash_key) for application-level distributed locking without creating dedicated lock tables

Pitfalls to Avoid

  • Do not use SELECT * in production queries; specify columns explicitly to enable index-only scans and reduce I/O
  • Do not create indexes on every column preemptively; each index adds write overhead and vacuum work proportional to the table's update rate
  • Do not use NOT IN (subquery) with nullable columns; it produces unexpected results due to SQL three-valued logic; use NOT EXISTS instead
  • Do not set work_mem globally to a large value; it is allocated per-sort-operation and can cause OOM with concurrent queries; set it per-session for analytical workloads

平台分布

Codex

35.15%
按下载量换算197

Claude

29.63%
按下载量换算166

Cursor

17.84%
按下载量换算100

Gemini CLI

9.82%
按下载量换算55

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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