本文探讨了Postgres在处理数十亿行时间序列数据时遇到的性能瓶颈，以及如何通过Tiger Cloud（基于TimescaleDB的托管服务）解决这些问题。文章以Cloudflare团队的经历为例，展示了他们花费两年时间手动构建分区管理和聚合管道，最终迁移到TimescaleDB将查询速度提升35倍。作者演示了如何使用Tiger CLI作为MCP服务器，让Claude Code直接管理数据库基础设施，并构建了一个实时地震仪表盘。通过自动时间分区、连续聚合和压缩功能，Tiger Cloud简化了数据工程工作，使开发者能专注于应用开发。
图文自动排版工具“写了就发”发布 2.0 版本，新增 Obsidian 双向同步、Live Photo 上传导出、游客/登录模式等功能。支持将帖子分发至小红书和贴图，优化了页面引导和字体显示。
pgContext是一个开源Postgres扩展，将数据库转变为全功能AI搜索引擎。它比pgvector快5.3倍，支持混合检索、过滤器感知向量搜索和精确重评分。核心能力包括HNSW索引、多种距离度量、全文搜索混合检索等，性能优异，无需额外数据库。
Cerebras 分享了构建其内部知识库的经验。该知识库每天处理超过 15,000 个问题，集成了 Slack、GitHub 等多种数据源。文章详细介绍了如何通过 Postgres 存储 embeddings，并采用混合搜索策略（全文搜索、向量搜索、IDF 加权、时间衰减）来高效检索非结构化对话数据，解决了信息分散和匹配精度的问题。
Cerebras 介绍了其内部知识库的构建过程，该知识库每天处理超过15,000个问题。系统通过从Slack、GitHub等平台提取数据，利用Postgres存储嵌入和元数据，结合全文搜索、向量搜索、IDF和衰减时间等混合搜索技术，实现了高效的信息检索。
文章详细介绍了 YC CEO Garry Tan 开源的 AI 基础设施 GBrain。这是一个为 AI Agent 设计的个人知识层，通过 Git 仓库、Postgres（pgvector）和技能文件的三层架构，解决了 Agent 无状态的痛点。文章深入解析了其搜索管道、知识模型（编译真理+时间线）及数据集成方案，并指出了其对高级模型的依赖。
