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Die PostgreSQL-Erweiterung registriert einen @pgsql Chatteilnehmer in GitHub Copilot Chat. Verwenden Sie sie, wenn Sie schemabezogene Hilfe zu der Datenbank benötigen, die Sie bereits in der Erweiterung verwenden, z. B. Objektermittlung, Abfrageentwurf, Abfrageerklärung oder Vorschläge im nächsten Schritt.
Der Teilnehmer funktioniert am besten, wenn Sie bereits über eine aktive Verbindung verfügen, da er den Liveschemakontext aus dieser Datenbank verwenden kann.
Important
Der @pgsql Chatteilnehmer ist nur in Visual Studio Code verfügbar. Es wird in GitHub-Copilot Chat eingebunden, das in Cursor oder anderen Forks nicht verfügbar ist. Verwenden Sie in Cursorconnect AI aus einem Datenbankknoten in der Connections-Struktur , um den Agent-Modus mit demselben Schemakontext zu starten, oder rufen Sie die PostgreSQL-Tools der Erweiterung direkt vom systemeigenen Chat von Cursor über den MCP-Server auf.
Voraussetzungen
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie folgendes haben:
- GitHub Copilot oder GitHub Copilot Chat installiert und in Visual Studio Code aktiv.
- Die PostgreSQL-Erweiterung installiert.
- Copilot/AI-Features, die in der Erweiterung aktiviert sind (
pgsql.copilot.enableisttrue). - Eine In der Erweiterung konfigurierte PostgreSQL-Verbindung.
Note
Wenn Sie eine Frage ohne aktive Verbindung stellen @pgsql , kann sie weiterhin allgemeine PostgreSQL-Fragen beantworten, aber sie kann nicht auf Ihr tatsächliches Schema, Ihre Tabellen oder Spalten verweisen.
Schema-bewussten Chat starten
- Stellen Sie eine Verbindung mit der Zieldatenbank in der PostgreSQL-Erweiterung her.
- Öffnen Sie GitHub-Copilot Chat.
- Geben Sie
@pgsqlgefolgt von Ihrer Frage ein. - Überprüfen Sie die Antwort, und entscheiden Sie, ob Sie eine Nachverfolgungsfrage, einen Abfrageentwurf oder einen tieferen Workflow im Agentmodus benötigen.
Datenbankkontext in den Agentmodus bringen
Wenn Sie bereits wissen, mit welcher Datenbank Sie arbeiten möchten, beginnen Sie mit dem Datenbankknoten in der Connections-Struktur , und wählen Sie Connect AI aus, um den Agentmodus mit datenbankkontext bereits im Bereich zu öffnen. Dieser Pfad funktioniert sowohl in Visual Studio Code als auch im Cursor.
Verwenden Sie diesen Pfad, wenn Sie möchten, dass der KI-Assistent eine Verbindung herstellt, das Schema prüft und eine Aufgabe bearbeitet, etwa:
- "Welche Tabellen befinden sich in dieser Datenbank?"
- "Welche Tabellen beziehen sich auf Kunden und Bestellungen?"
- "Schreiben Sie eine Abfrage, die die top 10 Kunden nach Auftragsanzahl anzeigt."
Stellen Sie Fragen, die gut mit @pgsql funktionieren
Der @pgsql Chatteilnehmer ist besonders nützlich für diese Aufgabentypen:
| Zielsetzung | Beispielaufforderung |
|---|---|
| Schema erkunden | @pgsql What tables are in the public schema? |
| Beziehungen verstehen | @pgsql Which tables connect orders to customers? |
| SQL-Entwurf | @pgsql Write a query that shows monthly revenue by region. |
| Erläutern vorhandener SQL-Dateien | @pgsql Explain what this query is doing and where it might be slow. |
| Planen der nächsten Schritte | @pgsql I need to add a customer status field. What should I review before I change the schema? |
Bitten Sie um eine Entscheidung zu einem Zeitpunkt, zu dem Sie die eindeutigsten Ergebnisse erzielen möchten. Wenn Sie einen mehrstufigen Workflow benötigen, der eine Verbindung herstellt, das Schema prüft, eine Abfrage ausführt und Ergebnisse in einer Unterhaltung zurückgibt, wechseln Sie zum Agent-Modus.
Überprüfen und verwenden Sie die Antwort
Verwenden Sie @pgsql Antworten als Arbeitsgrundlage, nicht als ungeprüfte endgültige Ausgabe.
- Überprüfen Sie die generierte SQL-Datei, bevor Sie sie ausführen.
- Verwenden Sie den Abfrage-Editor, wenn Sie eine Abfrage manuell testen oder verfeinern möchten.
- Verwenden Sie die Connections-Struktur oder die Schemaschnellansicht, um die Objekte zu bestätigen, die der Teilnehmer erwähnt.
- Verwenden Sie den Agent-Modus, wenn Der KI-Assistent Aktionen ausführen soll, anstatt nur zu antworten.
Tip
Beginnen Sie mit Schemaermittlungsfragen, bevor Sie umfangreiche Abfrageumschreibungen anfordern. Je besser der Teilnehmer Ihren Datenbankkontext versteht, desto besser sind die nächsten Antworten.
Fehlerbehebung für @pgsql Antworten
Die Antwort ist zu generisch
Stellen Sie sicher, dass Sie mit der richtigen Datenbank verbunden sind, und stellen Sie eine schemaspezifische Frage anstelle einer breiten PostgreSQL-Frage.
Der Teilnehmer kann die richtigen Objekte nicht finden.
Bestätigen Sie zuerst die Objektnamen in der Connections-Struktur , und fügen Sie dann die Schema- oder Tabellennamen direkt in die Eingabeaufforderung ein.
Ich bin in Cursor und sehe @pgsql nicht.
Der Chatteilnehmer wird nur in Visual Studio Code registriert. Verwenden Sie in Cursor connect AI aus der Connections-Struktur , um den Agentmodus zu starten, oder verlassen Sie sich auf den MCP-Server , um die gleichen Tools für den nativen Chat des Cursors verfügbar zu machen.
Ich möchte, dass die KI mehr tut, als nur zu antworten.
Verwenden Sie den Agentmodus , wenn die KI Verbindungen, Schemaüberprüfungen, Abfragen, Skripts oder Datenvorgänge in einem Workflow kombinieren soll.