Генеративный Postgres-дайджест: от информационного шума — к сигналу

В области системного программирования надёжность, поддерживаемость и расширяемость зачастую важнее функциональности. В таких условиях не так-то просто применить AI-агентов. И положа руку на сердце не могу сказать с уверенностью, что эта технология как-то заметно повышает нашу производительность — нынешний bottleneck находится где-то в районе этапов review и QA. Поэтому, когда коллеги с фронтенда делятся своей радостью и планируют, на какие новые отрасли знаний смогут в скором времени переключиться, мне остаётся только завидовать.

С другой стороны, обзоры, аналитика, сканирование интернета стали сегодня сильно проще — даже китайских коллег можно читать совершенно прозрачным образом. Изучение исходников смежных OSS-проектов — это вообще песня: за пять минут, на малознакомом языке программирования и без предварительного знания структуры проекта можно получить ответы на важные вопросы, потырить полезные приёмы и изучить как удачные, так и неудачные архитектурные решения. Жаль только, что такие задачи не являются основной моей деятельностью. Так что кое в чём AI таки стал незаменимым помощником, ежедневно сохраняющим мне время и нервные клетки, — я говорю о новостных фильтрах.

В последнее время техническое инфопространство (например, Planet PostgreSQL) всё больше заполняется текстами либо пустыми, где в тысячный раз описываются аспекты СУБД, её настройки и применения, либо маркетинговыми — где основная цель сообщить о продукте. Ничего не имею против качественного маркетинга, но ведь мы не CEO/CTO и не собираемся покупать — мы хотим обсуждать технологии, не так ли? Поэтому такого рода материал генерирует постоянный раздражающий фон.

Другой аспект: pgsql-hackers тоже стал исподволь наполняться AI-контентом. Не единожды я получал «ревью», в котором приводились аргументы, с точностью цитирования совпадающие с теми, что выдавал мой Opus и которые были отвергнуты за некорректностью или избыточностью. Всё читать не будешь — хочется таргетированно находить интересные мысли, любопытные повороты дискуссии, нестандартные решения.

Так и родилась идея — почему бы не поручить работу по фильрации контента тому, кто заточен на анализ текстов? Например — есть Youtube, который фильтрует для меня ленту с видео и подсовывает то, что считает нужным. Habr тоже настойчиво рекомендует мне что-то, что не вполне соответствует моим интересам. Но ведь с AI агентом я сам могу написать любой промпт и заказать себе персональную ленту медиаматериалов, и не зависеть от прихотей чьего-то алгоритма — можно даже прописать рабочий и домашний варианты.

Сказано — сделано: Claude дано указание находить техноблоги на тему Postgres, SQL Server и прочих реляционных СУБД, изучать профиль автора и оставлять только доказанных разработчиков, тимлидов и прочих причастных — с подтверждённым contribution и статусом в коммьюнити. У таких блогов сканировать новые поступления, выбирать те, где содержатся новые идеи, описание технологий баз данных, практические примеры и конкретные проблемы в продакшене. Обязателен фактчек и проверка соответствия профиля автора теме статьи. Отдельной строкой — промпт на отсеивание нетехнических материалов: отслеживать, не является ли скрытой основной целью статьи заинтересовать читателя неким коммерческим продуктом.

AI также сканирует материалы на иностранных языках и приводит выжимку на английском — особенно интересен китайский. Правда, научить Claude сканировать не-англоязычный интернет оказалось нетривиальной задачей: тулза web_search в базе возвращает пустоту на нелатинских языках. Пришлось идти на ухищрения — использовать Chrome MCP для поиска RSS-фидов, чтобы затем парсить и переводить их.

Другой важный элемент — отслеживание изменений на CommitFest и в mailing lists. Здесь я предложил Claude самому оценить, что может меня заинтересовать и что понимать под «важными поворотами в дискуссии» той или иной фичи.

Также очень полезным оказалось собирать объявления об открытии CFP конференций/митапов/воркшопов, подходящих по тематике, и интересных выступлениях, ожидающихся в следующем месяце — ибо кто знает, может появится время и деньги съездить послушать интересного спикера. Ну и как вишенка на торте — я попросил его пройтись по коллекторам научных статей и составить мне подборку вышедших за неделю, релевантных моей работе материалов.

На выходе получился автогенерируемый еженедельный дайджест, подстроенный под интересы конкретного человека. Проект с промптами и всеми материалами хранится на GitHub — Claude имеет все права вносить изменения. На GitHub Pages размещается сам дайджест в удобном для чтения формате и RSS-ссылка для мобильного. Управляется всё через auto-run-рутину в Claude Desktop App: при открытии проекта он сам проверяет наличие свежего выпуска и, если нужно, генерирует его и пушит изменения.

Вот как выглядит типичная запись из последнего выпуска:

[hackers] Conflict log history table for Logical Replication — В патче для PG20, который позволяет подписке писать конфликты apply-воркера в системную таблицу вместо server log, нашли реальный баг: параллельный ALTER SUBSCRIPTION, меняющий назначение лога, дропает таблицу, пока воркер держит закешированный OID — воркер падает, запись о конфликте уходит в никуда. (vignesh C, Amit Kapila и др.)

По результатам четырёх недель — материал действительно полезный. Время от времени проскакивает что-то ненужное: это неизбежно, если хочется понизить шанс пропустить реально интересное. Но соотношение сигнал/шум несравнимо лучше простого гуглопоиска или агрегатора новостей.

Этот опыт заставляет задуматься: что будет, если подобный метод персональной фильтрации контента станет популярным? Раньше мы все смотрели один Первый канал и ходили в кино на «Летят журавли» — поэтому могли понять друг друга с полуслова, появлялось чувство общности. А что если теперь у каждого будет свой информационный пузырь, своё понимание и трактовка окружающей реальности? Как мы будем договариваться, коммуницировать в оффлайне, совместно принимать решения о благоустройстве микрорайона наконец?

THE END.
25 июня 2026 г., Мадрид.

Источник: habr.com