Postgres en iyi uygulamalarını yapay zeka ajanlarına doğrudan öğreten Agent Skills duyuruldu

• AI kodlama ajanlarının Postgres’i doğru şekilde ele alamama sorununu çözmek için, veritabanı kurallarını açıkça sunan Agent Skills duyuruldu
• Postgres, on yıllar boyunca birikmiş özellikler, edge case’ler ve performans karakteristikleri içerdiği için ajanlar çalışır görünen ama tam tablo taramasına yol açan veya güvenlik politikalarını atlayan kodlar üretebiliyor
• Toplam 8 kategori ve 30 kuraldan oluşuyor; sorgu performansı, bağlantı yönetimi, güvenlik ve RLS, şema tasarımı gibi başlıklar etki düzeyine göre önceliklendirilmiş
• İnsanların okuyacağı bir doküman değil, AI ajanlarının doğrudan başvurduğu bir kural seti olarak sunuluyor
• MCP sunucusuyla birleştirildiğinde, yürütme kabiliyeti ile karar verme ölçütlerini aynı anda taşıyan gerçek kullanım için uygun bir veritabanı ajanı kurulabiliyor

---

Sorunun tanımı: AI kod yazıyor ama sistemi anlamıyor

• AI kodlama ajanları sözdizimi olarak doğru kod üretiyor, ancak Postgres’in iç özelliklerini ve operasyonel risklerini dikkate alamama sınırlamasına sahip
• Tam tablo taramasına yol açan sorgular, yazma performansını düşüren indeks önerileri ve Row Level Security eksikliği gibi sorunlar tekrar tekrar ortaya çıkıyor
• Üretim ortamında kritik olan performans, güvenlik ve kararlılık unsurlarını ajanın gözden kaçırdığı birçok örnek tespit edilmiş durumda

Postgres Agent Skills’e genel bakış

• AI ajanlarının Postgres kodu yazarken başvurması için hazırlanmış kural tabanlı bir bilgi deposu
• Toplam 30 kural ve etki düzeyine göre sıralanmış 8 kategori içeriyor
• Her kural; başlık, öncelik, neden önemli olduğuna dair açıklama ve doğru/yanlış kod örnekleri içeriyor

8 kural kategorisinin yapısı

• Her kural tutarlı bir biçimi izliyor; başlık, etki düzeyi, açıklama ve etiketler içeriyor
• Query Performance (Critical): tam tablo taramasını önleme, verimli sorgu yazma kuralları
• Connection Management (Critical): connection pooling, istemci yaşam döngüsü yönetimi, kaynak sınırları
• Security and RLS (Critical): Row Level Security politikaları, erişim kontrolü kalıpları
• Schema Design (High): tablo yapısı, veri tipleri, normalizasyon kararları
• Concurrency and Locking (Medium-High): transaction isolation, deadlock önleme, lock yönetimi
• Data Access Patterns (Medium): sayfalama, toplu işlemler, erişim kalıbı tasarımı
• Monitoring and Diagnostics (Low-Medium): sorgu analizi, performans takibi, hata ayıklama
• Advanced Features (Low): CTE, window function, eklentiler gibi Postgres’e özgü özellikler

Row Level Security kuralına bir örnek

• Yanlış yaklaşım: yalnızca uygulama katmanı filtrelemesine güvenildiğinde, hata veya bypass nedeniyle tüm verinin açığa çıkma riski bulunuyor
  • select * from orders where user_id = $current_user_id; şeklinde yazılırsa, bypass durumunda tüm siparişler dönebilir
• Doğru yaklaşım: veritabanı seviyesinde RLS’yi zorunlu kılmak
  • alter table orders enable row level security; ile RLS etkinleştirilir
  • create policy ile kullanıcıların yalnızca kendi verilerini görebileceği politika oluşturulur
  • alter table orders force row level security; ile tablo sahibine karşı da RLS zorunlu kılınır
• Kimliği doğrulanmış roller için politika örneği: create policy orders_user_policy on orders for all to authenticated using (user_id = auth.uid());

Agent Skills formatı ve ekosistemi

• Agent Skills, ajanlara alan uzmanlığı kazandıran açık standartlı bir AI ajanlarına özel doküman formatı; gerektiğinde ajan bunu doğrudan okuyup uygulayabiliyor
  • Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, VS Code, Gemini CLI ve benzerleriyle uyumlu
  • Ajanın ihtiyaç duyduğunda keşfedip kullanabileceği yönerge ve örnekleri içeren klasör yapısında sunuluyor
  • Eğitim verisinden doğru kalıpları öğrenmiş olmasını beklemek yerine açık kurallar sağlıyor
• Anthropic tarafından tanımlanan açık bir standart ve sektör genelinde benimsenmeye başlanmış durumda
  • Vercel, 10 yıllık React ve Next.js optimizasyon bilgisini 40 kuralla paketlediği react-best-practices setini yayımladı
  • Cloudflare, Workers, Pages, D1, R2 dahil 40’tan fazla hizmet için Skills yayımladı

Supabase neden bu kuralları oluşturdu

• Supabase, yüz binlerce projede Postgres çalıştırırken aynı hataların tekrarlandığını gözlemledi
  • Foreign key’lerde eksik indeksler
  • Yanlışlıkla RLS’yi bypass eden sorgular
  • Üretimde tabloları kilitleyen migration’lar
  • Kötü yönetilen istemciler nedeniyle connection pool tükenmesi
  • ORM arkasına gizlenmiş tam tablo taramaları
• Destek ekibi, veritabanı advisor’ı ve dokümantasyonda zaten bulunan bilgi, ajan dostu bir biçimde yeniden düzenlenerek paketlendi

MCP sunucusuyla ilişkisi

• Supabase MCP sunucusu, AI ajanlarının Supabase projelerine doğrudan bağlanıp tablo oluşturma, sorgu çalıştırma, şema yönetimi ve yapılandırma ayarlarını doğal dille yapabilmesini sağlıyor
• MCP sunucusu ajana veritabanı işlemlerini yapma kabiliyeti kazandırıyor; en iyi uygulamalar ise bunları doğru şekilde yapmayı öğretiyor
• Benzetme: MCP sunucusu direksiyon, en iyi uygulamalar ise sürüş eğitimi
• Yalnızca MCP erişimi olan bir ajan, kendisinden istenen her sorguyu çalıştırabilir
• Hem MCP erişimi hem de kuralları olan bir ajan; tabloyu kilitleyecek bir indeks oluşturmadan önce uyarabilir, güvenli olmayan kod yayına alınmadan önce RLS politikası önerebilir ve performans sorunlarını önleyecek şekilde sorguları yapılandırabilir
• MCP sunucusu bağlantı ve yürütmeden, bu en iyi uygulamalar ise muhakemeden sorumlu
• Agent Skills, yürütme öncesinde riskleri uyarır ve daha iyi seçimlere yönlendirir
• Yürütme kabiliyeti ile karar ölçütlerini ayırarak, güvenli ve güvenilir bir otomasyon ortamı kurulmasını sağlar

Kurulum yöntemi

• Depo konumu: github.com/supabase/agent-skills
• Vercel’in skills npm paketi kullanılarak etkileşimli biçimde kurulabilir
  • npx skills add supabase/agent-skills
• Claude Code kullanılıyorsa eklenti olarak kurulabilir
  • /plugin marketplace add supabase/agent-skills
  • /plugin install postgres-best-practices@supabase-agent-skills