pgx
PGX — Lightweight Postgres for AI agents. Written in Rust. Thousands of isolated databases in one runtime. 🐘
翻譯準備中
尚未偵測到更新。GitHub 發布版本後會顯示在這裡。
個人 GitHub 帳號下公開儲存庫的擁有者可以登入並驗證所有權,自行管理介紹,無需管理員核准。
登入並產生驗證檔案,在 30 分鐘內將其提交至此儲存庫的預設分支。其他分支或分叉儲存庫中的檔案無效。然後在下方檢查檔案,即可無需管理員核准直接管理專案。請保留檔案以維持管理權限。
如需登入,將前往登入頁面。登入後請回到此處,再次點擊所選的驗證按鈕。
在專案資料夾中執行 /nomorevibe verify,即可驗證所有權並自行管理介紹。
一分鐘完成驗證正在載入完整 README。 以下為已儲存的摘錄。
Dashboard interactif: 12,945+ rappels alimentaires (2021-2026 dans le cache local actuel) avec filtres, analyses statistiques et recherche avancée. Données mises à jour automatiquement — voir section "Mise à Jour des Données" ci-dessous. ✅ Gardent Chi² • Aucun filtre • Période: "1 an", "3 mois", "6 mois" (≥3 catégories) • Marque (ex: "Andrieux") (≥24 catégories) ❌ Cassent Chi² • Catégorie unique (ex: "viandes") → 1 catégorie = impossible de comparer • Risque unique (ex: "listeria") → 1 risque = impossible de comparer Solution: Page Requêtes pour analyser une catégorie/risque seul檢視完整 README ↗
Dashboard interactif: 12,945+ rappels alimentaires (2021-2026 dans le cache local actuel) avec filtres, analyses statistiques et recherche avancée. Données mises à jour automatiquement — voir section "Mise à Jour des Données" ci-dessous.
| Page | Fait |
|---|---|
| Dashboard | KPIs: +29% tendance, 85% volontaires, top catégories/risques |
| Recherche | Recherche simple par marque/produit, tableau sortable |
| Analyses | Chi² réel, p-value, V de Cramer, résidus standardisés, Pareto, anomalies temporelles, saisonnalité, criticité, marques, géographie |
| Requêtes | Regex avancées: viandes, listeria, viandes|salmonella |
| À propos | Infos source |
Sur le Dashboard et les Analyses, la barre d'outils en haut à droite propose :
#cat=…&risk=…&d=90. Les filtres sont aussi restaurés à l'ouverture d'un lien.Solution: Page Requêtes pour analyser une catégorie/risque seul
χ² = somme((observé - attendu)^2 / attendu).(nb_categories - 1) * (nb_risques - 1).p-value < 0.05, pas avec un seuil fixe unique.V de Cramer = sqrt(χ² / (n * min(lignes-1, colonnes-1))).< 5, car trop de petites cellules fragilisent le test.résidu = (observé - attendu) / sqrt(attendu).résidu > 2 = couple catégorie-risque surreprésenté ; résidu < -2 = sous-représenté.Viandes × Salmonella.z = (volume_mois - moyenne_mensuelle) / écart_type.z > 2 indique un mois atypiquement élevé.moyenne du mois / moyenne mensuelle globale.1.25 = mois 25% au-dessus de la normale ; 0.80 = mois 20% sous la normale.Score opérationnel sur 100, non officiel, combinant:
rappels * log(1 + mois_distincts) * risques_distincts.France entière.(59).Tous les blocs disposent de boutons ? ou i dans l'interface pour expliquer la méthode aux utilisateurs.
viande → 2,941 rappels
listeria → 3,245 rappels
viande|salmonella → Viande OU Salmonella
Affiche: Fréquence, marques, graphique temporel, détails (50 first)
|Deux couches de données garantissent toujours les rappels les plus récents:
Cache statique (data.json — 14.6 MB)
data.economie.gouv.frFusion API temps réel (au chargement de l'app)
data.json + rappels API récents fusionnés12,969 fiches (+24) = 24 nouveaux rappels depuis la dernière mise à jourOuvrez Developer Tools (F12) → Console, puis visitez l'app:
API: fetched 40 recent (last 7 days) alimentation records
Fusion API...
Le nombre total devrait augmenter si des rappels récents ont été ajoutés.
data.economie.gouv.fr (publique, sans auth)