Ніхто не читає сирий потік логів, аж поки вже щось не горить. Ця автоматизація щогодини стежить за вашими логами помилок і перетворює тисячі рядків на коротке, зрозуміле зведення.
sonnet3 дніDatadogSentryOpenAISlack
Claude
81ROI
80Scale
$2.4k89Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Ніхто не читає сирий потік логів, аж поки вже щось не горить. Ця автоматизація щогодини стежить за вашими логами помилок і перетворює тисячі рядків на коротке, зрозуміле зведення.
Вона групує повторювані стектрейси, рахує, скільки разів траплявся кожен збій, і фіксує, коли він уперше з'явився. Щогодини ви отримуєте зрозуміле резюме в Slack, а ще — збережену історію, яку можна переглядати, щоб помічати повільні тренди.
Як він працює
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Групуйте схожі стектрейси разом, щоб одна й та сама системна помилка не засмічувала звіт.
pending
Створіть зрозуміле резюме, яке називає найпоширеніші збої, їх кількість та час першого появи кожного.
pending
Опублікуйте резюме в Slack-каналі та збережіть сирі дані групування в Postgres для аналізу трендів.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Read the grouped error logs and return a Slack-ready summary: top 5 issues by count, each with service name, occurrence count, first-seen timestamp, and a one-line probable cause.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.