我如何用 AI 解读 PG 代码写公众号爆款
digoal约 5 分钟我如何用 AI 解读 PG 代码写公众号爆款
因为PG 19马上要冻结特性了, 这些大佬疯了一样疯狂提交代码, 一天能整出十几个新特性我看也只有PG这个开源数据库了.
为了跟上解读节奏, 我是怎么做的? 我没用 openClaw, 我还处于非遗传承古法技术与AI全自动驾驶之间.
简单来说就是用 claude + 国产模型(量大管饱的 MiniMax M2.7) + Agents(一个有近200个数字员工角色的梦之队开源项目 agency-agents)
下面分享一下使用方法, 欢迎大家抄袭.
1、首先你要做的是采购量大管饱的 MiniMax (用下文的方法购买可以折上再9折) , 并让 claude 使用这个供应商的模型. 参考下文:
《把 MiniMax 接入 Claude, 给 TradingAgents 添加 MiniMax 模型供应商支持》
https://github.com/digoal/blog/blob/master/202603/20260330_07.md
2、给你的 claude 加上200个数字员工角色
git clone --depth 1 https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh
mkdir ~/.claude/agents/
cp -r agency-agents-zh/* ~/.claude/agents/
现在你应该能看到这些 数字员工 了, 我在写公众号爆款时, 就会用到 "微信公众号运营 (agent)"
$ claude
❯ /agents
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Agents
196 agents
❯ Create new agent
User agents (/Users/digoal/.claude/agents)
AI 工程师 · inherit
AI 引文策略师 · inherit
AI 数据修复工程师 · inherit
AI 治理政策专家 · inherit
API 测试员 · inherit
......
高级开发者 · inherit
高级项目经理 · inherit
高考志愿填报顾问 · inherit
Built-in agents (always available)
claude-code-guide · haiku
Explore · haiku
general-purpose · inherit
Plan · inherit
statusline-setup · sonnet
Press ↑↓ to navigate · Enter to select · Esc to go back
3、克隆 PG 代码库 master 分支, 只需要最近一些天的, 因为我只想解读最近的提交.
-- 克隆代码库
mkdir ~/pgrepo
cd ~/pgrepo
git clone --shallow-since="10 days ago" --single-branch -b master https://github.com/postgres/postgres.git
4、如何解读 commit ?
我写了一些提示词, 不过还需要提醒一下, 量大管饱的 MiniMax 相比国外的模型还有一定差距, 不过总体上大差不差, 相信有一定数据库基础的人, 在阅读解读文章时可以自动纠错.
注意, 如果有条件, 建议你在本地编译一个最新版本的PG, 这样方便 MiniMax 用真实环境来验证文章中的代码, 确保更高的准确度.
cd ~/pgrepo/postgres
claude
解读指定 commit
仔细阅读以下 commit 的完整描述和相关的完整代码, 面向 DBA 编写解读文章, 输出为 markdown 格式文件, 放在 markdown 文件夹中.
内容章节要求:
标题(给文章取一个画龙点睛的标题).
摘要(包括全文内容简介、核心关键词(10个以内, 使用`关键词1 , 关键词2`隔开)、背景痛点以及 commit 带来的价值和意义).
原理介绍(需配合代码展开通俗易懂的讲解, 注意你是面向DBA写文章, 抓住核心通熟易懂就可以, 不要过度展开细节).
应用场景及最佳实践(选择的场景必须能真切反应这些 commit 带来的价值和意义, 必须有 commit 前后的清晰对照说明).
小结和思考.
内容校验要求:
使用当前目录的 postgres 项目代码审查文章的每个部分, 务必保证观点、逻辑、知识点、概念、代码、示例、架构图、推演等 100% 正确.
commit id:
db93032a7cbd30199429167e649e22fab89327ed
增量, 分组所有 commit
从这个 commit id: e8ec19aa321abc89fb4fd277c994f14680ba17db (不包含) 之后的提交开始, 仔细阅读完整提交日志, 按作者分组, 挑出对 DBA 有价值的提交(只要性能优化、功能增加类的提交). 面向 DBA 编写解读文章, 可以将每位作者的 commit 再分成哪些组? 每个分组包含哪些 commit?
按分组解读所有 commit
按分组逐一面向 DBA 编写解读文章, 仔细阅读相关 commit 的完整描述和相关完整代码, 输出为 markdown 格式文件, 每个分组输出 1 个 markdown 文件, 放在 markdown 文件夹中.
内容章节要求:
标题(给文章取一个画龙点睛的标题).
摘要(包括全文内容简介、核心关键词(10个以内, 使用`关键词1 , 关键词2`隔开)、背景痛点以及 commit 带来的价值和意义).
原理介绍(需配合代码展开通俗易懂的讲解, 注意你是面向DBA写文章, 抓住核心通熟易懂就可以, 不要过度展开细节).
应用场景及最佳实践(选择的场景必须能真切反应这些 commit 带来的价值和意义, 必须有 commit 前后的清晰对照说明).
小结和思考.
内容校验要求:
使用当前目录的 postgres 项目代码审查文章的每个部分, 务必保证观点、逻辑、知识点、概念、代码、示例、架构图、架构图等 100% 正确.
注意:
编写每个文件时, 使用独立的 context , 不要混合.
检查所有文件
列出 markdown 文件夹下面所有 .md 文件, 使用当前目录的 postgres 项目代码逐一审查每个文件.
1. 仔细核查文章的每个部分, 务必保证观点、逻辑、知识点、概念、代码、示例、架构图、推演等 100% 正确.
2. 保证所有内容表达清晰, 无歧义、并通熟易懂.
3. 仅列出问题和修复建议, 不需要修改文件内容.
注意 : 验证每个文件时, 使用独立的 context , 不要混合.
检查所有文件+修复
列出 markdown 文件夹下面所有 .md 文件, 使用当前目录的 postgres 项目代码逐一审查每个文件.
1. 仔细核查文章的每个部分, 务必保证观点、逻辑、知识点、概念、代码、示例、架构图、推演等 100% 正确.
2. 保证所有内容表达清晰, 无歧义、并通熟易懂.
3. 不仅要列出问题和修复建议, 同时需要修改文件内容.
修正完成后, 循环1、2、3, 直到这个文件的内容 100% 正确.
注意 : 验证和修复每个文件时, 使用独立的 context , 不要混合.
单文件 检查
使用当前目录的 postgres 项目代码审查 markdown 文件夹下面的 logical_replication_db_specific_snapshot.md 文件.
1. 仔细核查文章的每个部分, 务必保证观点、逻辑、知识点、概念、代码、示例、架构图、推演等 100% 正确.
2. 保证所有内容表达清晰, 无歧义、并通熟易懂.
3. 仅列出问题和修复建议, 不需要修改文件内容.
单文件 检查+修复
使用当前目录的 postgres 项目代码逐一审查 markdown 文件夹下面的 logical_replication_db_specific_snapshot.md 文件.
1. 仔细核查文章的每个部分, 务必保证观点、逻辑、知识点、概念、代码、示例、架构图、推演等 100% 正确.
2. 保证所有内容表达清晰, 无歧义、并通熟易懂.
3. 不仅要列出问题和修复建议, 同时需要修改文件内容.
修正完成后, 循环1、2、3, 直到这个文件的内容 100% 正确.
注意 : 验证和修复每个文件时, 使用独立的 context , 不要混合.
生成公众号爆款文章, @"指定 agent 名字"
@"微信公众号运营 (agent)" 基于 markdown 文件夹下的 20260408_09.md PostgreSQL 19 新特性文章, 创作适合公众号传播的文章, 不要把版本搞错了(是 19), 我需要高流量, 篇幅控制在手机浏览界面3页以内. 新编写文件, 不要直接修改原来的 .md 文件.