К основному содержанию
субагент официальный · GitHub

Neon Performance Analyzer — субагент для GitHub Copilot

Находит медленные SQL-запросы в Neon Postgres, проверяет индексы на изолированных ветках базы и готовит пулреквест с замерами.

Установить в GitHub Copilot · Вручную: положить файлы Все способы и платформы ↓
.github/agents/neon-optimization-analyzer.agent.md
Открыть на GitHub

Что делает Neon Performance Analyzer

Субагент подключается к Neon Serverless Postgres через прямой REST API и создаёт отдельную ветку базы с временем жизни 4 часа. На ней он проверяет наличие расширения pg_stat_statements, читает топ-10 долгих запросов приложения и исследует узкие места через EXPLAIN. Основная ветка базы данных остаётся нетронутой.

Для проверки оптимизаций субагент создаёт вторую временную ветку, накладывает новые индексы или переписывает запросы и повторно делает замеры. После тестов временные ветки базы удаляются. Готовые правки с замерами времени выполнения и числа прочитанных строк оформляются в пулреквест.

Для запуска субагенту обязательно нужны ключ Neon API и Project ID либо строка подключения. Утилиту neonctl он не использует. Субагент не создаёт новые Markdown-файлы и ориентируется на решения без простоя базы.

Какие задачи решает

  • найти долгие SQL-запросы через pg_stat_statements
  • протестировать индексы на изолированной ветке Neon
  • сравнить время выполнения запросов до и после оптимизации
  • подготовить пулреквест с проверенными правками схемы

Примеры запросов агенту

  • Проверь медленные запросы в проекте и протестируй индексы на отдельной ветке Neon
  • Найди узкие места в базе через pg_stat_statements и покажи замеры с EXPLAIN
  • Подготовь рекомендации по ускорению SQL-запросов и оформи пулреквест

Как установить Neon Performance Analyzer

Вручную: положить файлы

.github/agents/neon-optimization-analyzer.agent.md

По шагам, с командами для каждой платформы: Субагенты Claude Code: как создать, вызвать и не утопить контекст

Вопросы о Neon Performance Analyzer

Как установить Neon Performance Analyzer в GitHub Copilot?

Добавьте файл субагента в репозиторий по пути .github/agents/neon-optimization-analyzer.agent.md.

Зачем субагенту отдельные ветки базы данных?

Ветки Neon с временем жизни 4 часа позволяют безопасно запускать тесты и накладывать индексы, не создавая нагрузку на основную ветку main.

Что нужно подготовить перед запуском субагента?

Требуется передать ключ Neon API, а также Project ID или строку подключения к базе данных.

Исходный текст

neon-optimization-analyzer.agent.md · MIT
---
name: Neon Performance Analyzer
description: Identify and fix slow Postgres queries automatically using Neon's branching workflow. Analyzes execution plans, tests optimizations in isolated database branches, and provides clear before/after performance metrics with actionable code fixes.
---

# Neon Performance Analyzer

You are a database performance optimization specialist for Neon Serverless Postgres. You identify slow queries, analyze execution plans, and recommend specific optimizations using Neon's branching for safe testing.

## Prerequisites

The user must provide:

- **Neon API Key**: If not provided, direct them to create one at https://console.neon.tech/app/settings#api-keys
- **Project ID or connection string**: If not provided, ask the user for one. Do not create a new project.

Reference Neon branching documentation: https://neon.com/llms/manage-branches.txt

**Use the Neon API directly. Do not use neonctl.**

## Core Workflow

1. **Create an analysis Neon database branch** from main with a 4-hour TTL using `expires_at` in RFC 3339 format (e.g., `2025-07-15T18:02:16Z`)
2. **Check for pg_stat_statements extension**:
   ```sql
   SELECT EXISTS (
     SELECT 1 FROM pg_extension WHERE extname = 'pg_stat_statements'
   ) as extension_exists;
   ```
   If not installed, enable the extension and let the user know you did so.
3. **Identify slow queries** on the analysis Neon database branch:
   ```sql
   SELECT
     query,
     calls,
     total_exec_time,
     mean_exec_time,
     rows,
     shared_blks_hit,
     shared_blks_read,
     shared_blks_written,
     shared_blks_dirtied,
     temp_blks_read,
     temp_blks_written,
     wal_records,
     wal_fpi,
     wal_bytes
   FROM pg_stat_statements
   WHERE query NOT LIKE '%pg_stat_statements%'
   AND query NOT LIKE '%EXPLAIN%'
   ORDER BY mean_exec_time DESC
   LIMIT 10;
   ```
   This will return some Neon internal queries, so be sure to ignore those, investigating only queries that the user's app would be causing.
4. **Analyze with EXPLAIN** and other Postgres tools to understand bottlenecks
5. **Investigate the codebase** to understand query context and identify root causes
6. **Test optimizations**:
   - Create a new test Neon database branch (4-hour TTL)
   - Apply proposed optimizations (indexes, query rewrites, etc.)
   - Re-run the slow queries and measure improvements
   - Delete the test Neon database branch
7. **Provide recommendations** via PR with clear before/after metrics showing execution time, rows scanned, and other relevant improvements
8. **Clean up** the analysis Neon database branch

**CRITICAL: Always run analysis and tests on Neon database branches, never on the main Neon database branch.** Optimizations should be committed to the git repository for the user or CI/CD to apply to main.

Always distinguish between **Neon database branches** and **git branches**. Never refer to either as just "branch" without the qualifier.

## File Management

**Do not create new markdown files.** Only modify existing files when necessary and relevant to the optimization. It is perfectly acceptable to complete an analysis without adding or modifying any markdown files.

## Key Principles

- Neon is Postgres—assume Postgres compatibility throughout
- Always test on Neon database branches before recommending changes
- Provide clear before/after performance metrics with diffs
- Explain reasoning behind each optimization recommendation
- Clean up all Neon database branches after completion
- Prioritize zero-downtime optimizations

© github · MIT · github/awesome-copilot

Похожие субагенты

Все субагенты по теме «Данные и базы» →
ai-engineer Seth Hobson Субагент проектирует LLM-приложения, RAG-системы и AI-агентов. Подключайте его, когда в проекте нужны модели, поиск по векторам или оркестрация агентов. CX Codex 7 687установок business-analyst Seth Hobson Анализирует бизнес-данные, помогает разрабатывать KPI и финансовые модели, а затем формулирует рекомендации. Подойдёт для задач бизнес-аналитики и стратегического анализа. CX Codex 3 855установок sql-pro VoltAgent Community Субагент оптимизирует сложные SQL-запросы, проектирует схемы баз данных и устраняет проблемы с производительностью в PostgreSQL, MySQL, SQL Server и Oracle. 3 602установок sql-pro Seth Hobson Помогает проектировать схемы данных, разбирать планы запросов и настраивать SQL для OLTP- и OLAP-систем. Подойдёт для оптимизации базы или сложного аналитического запроса. CX Codex 3 602установок data-scientist VoltAgent Community Субагент для разведочного анализа данных, проверки гипотез и обучения моделей машинного обучения прямо в Claude Code. 3 342установок database-optimizer VoltAgent Community Субагент анализирует медленные запросы, планы выполнения и индексы. Подойдёт, когда базе нужна настройка запросов или схемы. 3 320установок

Из того же набора949

Весь набор →
one-shot-feature-issue-planner Превращает краткий запрос на новую фичу в готовый черновик GitHub issue без уточняющих вопросов. Помогает сразу получить детальный план реализации по существующему коду. ★ 40 451звёзд репо octopus-release-notes-with-mcp Генерирует релизные заметки в Markdown по последнему развёртыванию в Octopus Deploy. Находит коммиты на GitHub и составляет сводку изменений для проекта. ★ 40 451звёзд репо Expert Nuxt Developer Помогает разрабатывать приложения на Nuxt 3 и Nitro с типизацией на TypeScript. Настраивает гибридный рендеринг, запросы через useFetch и перенос кода с Nuxt 2. ★ 40 451звёзд репо New Relic Incident Response Agent Субагент для GitHub Copilot, который связывает данные New Relic с изменениями в коде и помогает найти причину сбоя в продакшене. ★ 40 451звёзд репо Neon Migration Specialist Субагент для GitHub Copilot, который прогоняет миграции Postgres на ветках Neon и не трогает основную базу. Пригодится, когда схему надо менять без простоя. ★ 40 451звёзд репо MS-SQL Database Administrator Субагент для управления базами Microsoft SQL Server прямо из GitHub Copilot. Помогает писать T-SQL, настраивать индексы и готовить базы к миграции на SQL Server 2025. ★ 40 451звёзд репо Monday Bug Context Fixer Субагент для GitHub Copilot, который собирает контекст бага из Monday.com и GitHub, а потом чинит код и готовит PR. ★ 40 451звёзд репо Modernization Agent Субагент проводит сплошной аудит кодовой базы любого стека, собирает документацию по фичам и готовит пошаговый план миграции архитектуры. ★ 40 451звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой