英語の原文: https://argusic.com/subject/pg-aiguide

pg-aiguide

Postgres スキルとドキュメント向けの MCP サーバーと Claude プラグイン。AI コーディングツールがより良い PostgreSQL コードを生成するのを支援します。

動作するソース: GitHubPythonApache-2.0コミット b236d3583fb5

Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、ai agents、ai coding、claude code plugin、claude code plugins、claude code plugins marketplace、claude marketplace、claude plugin.

pg-aiguide は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 3 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。

bun i installs 356 packages, tsc -p tsconfig.build.json compiles to dist/, bun test runs 66 passing tests, bun run validate-skills validates all 10 skills, and ./check passes (skipping Python checks for missing uv)

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 90 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
90 / 100
検証した実行のコスト
0.07 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
1,882
フォーク
120
未解決の Issue
20
ウォッチャー
12
サイズ
2 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

pg-aiguide のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • The ./bun wrapper script tried to download bun via curl|bash but 'unzip' is not available in the container, so the download step failed silently1 分
  • PostgreSQL is not installed; apt-get requires root which is not available
インストール時間
3 分
クリーンなマシンから完了まで
6 分
遭遇したエラーと修正したエラー
2 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
bun test exited 0, 66 pass, 0 fail, 92 expect calls across 7 files
使用したモデルのトークン
60,500
テストした正確なコミット
b236d3583fb5
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

bun version: 1.4.2
node version: v18.19.1
test count:
67
build output:
6
All systems verified. Here's the complete result:
**Summary:** The repository works as a brand-new user would see it. Dependencies install, the TypeS…
tokens used
60,500
All systems verified. Here's the complete result:
**Summary:** The repository works as a brand-new user would see it. Dependencies install, the TypeS…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 3 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • セットアップ中に 2 件のエラーに遭遇しました。そのうち 1 件は解決されていません。
  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、pg-aiguide は実行状態に達するまでの速さが 72 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
  • 手早く評価したい場合: クローンから 3 分後には動作していました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3動作した90.000.07

トピック (出典: GitHub)

aiai-agentsai-codingclaude-code-pluginclaude-code-pluginsclaude-code-plugins-marketplaceclaude-marketplaceclaude-pluginclaude-skillsdocsdocumentationmcpmcp-serverpostgrespostgresqlskills

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/pg-aiguide.svg)](https://argusic.com/subject/pg-aiguide)

質問

pg-aiguide は動作しますか?
はい。pg-aiguide は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 3 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は pg-aiguide をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット b236d3583fb5 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
pg-aiguide のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.07 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
pg-aiguide のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 3 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
pg-aiguide には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
pg-aiguide のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 1 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
pg-aiguide は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、pg-aiguide は実行状態に達するまでの速さが 72 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
pg-aiguide の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

Discussion