сижу на PostgreSQL на всех своих проектах, такой кейс интересен. сам пробовал скармливать планы выполнения в Claude - работает примерно как описано: нормально разбирает seq scan vs index scan и объясняет почему планировщик выбрал тот или иной путь.

Александр правильно написал про контекст. без статистик таблиц нейросеть даёт общие советы типа «добавьте индекс». со статистиками - уже конкретнее. ещё добавляю EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) - тогда модель видит реальное время выполнения, а не только предполагаемый план.

про вопрос в PS - думаю быстрее чем хотелось бы)) но для production-миграций всё равно нужна человеческая голова на выходе, слишком много неявного контекста

Интересный кейс — использовать LLM для анализа планов выполнения SQL. Из опыта: самое сложное здесь не в генерации анализа, а в том чтобы дать модели правильный контекст: статистики таблиц, индексы, характер нагрузки. Без этого модель видит план в вакууме и может предложить "добавить индекс" там где проблема в архитектуре запроса. Ваш подход с pgpro_pwr + чёткая инструкция как раз это решает — структурированный input = предсказуемый output. Попробую применить шаблон на следующем аудите.