Echte Fehler werden zu Issues. Der Agent behebt sie und liefert den Nachweis.
Ein Skript erfasst, was Nutzer gesehen und getan haben. Server-Logs aus Azure Event Hub und AWS CloudWatch werden auf echte Fehler ausgewertet. Die KI findet die Ursache, behebt sie in einer Sandbox und öffnet einen Pull-Request mit gemessenen Ergebnissen.
So funktioniert es
Vom Fehler zum Pull-Request mit Nachweis.
Erfassen
Ein Script-Tag zeichnet Konsolenausgabe, Fehler, fehlgeschlagene Requests, Rage-Clicks und einen annotierten Screenshot auf. Server-Logs werden stündlich ausgelesen.
Triage
Fehler werden per Fingerprint dedupliziert und landen mit Schweregrad in der Signals Inbox, neben langsamen Seiten und Sicherheitsbefunden.
Diagnose
Die KI benennt die Ursache, die verdächtigen Dateien, einen Konfidenzwert und ob es am Code oder an der Konfiguration liegt.
Beheben
Erstellen Sie ein Ticket, und der Agent baut den Fix in einer isolierten Sandbox. Zur Kontrolle spielt er die Schritte des Nutzers in einem Headless-Browser nach.
Nachweisen
Ihre Tests, Typecheck und Lint laufen vorher und nachher. Die Zahlen kommen in einen Draft-Pull-Request, und Review-Kommentare lösen Follow-up-Commits aus.
Was Sie bekommen
Alles in Monitoring.
Ein Script-Tag
Ein Button für Fehlerberichte plus Konsolenausgabe, JavaScript-Fehler, fehlgeschlagene Requests, Rage-Clicks, Browserdetails und ein annotierter Screenshot. Passwortfelder werden unkenntlich gemacht.
Server-Log-Quellen
Azure Event Hub und AWS CloudWatch, stündlich mit Ihren eigenen Filtern ausgelesen. Fehler und Abstürze werden zu Issues, per Fingerprint dedupliziert.
Signals Inbox
Fehler, Sicherheitsbefunde und langsame Seiten in einer Liste, jeweils mit Schweregrad. Erstellen Sie ein Ticket, damit der Agent daran arbeitet, oder schalten Sie den Eintrag stumm.
Uptime-Checks
Jede URL wird einmal pro Minute aufgerufen. Nach drei Fehlschlägen in Folge gilt sie als ausgefallen, und ein Issue wird eröffnet. Kritische Checks folgen Ihrer SLA-Eskalation.
Performance
Ladezeit, Layoutverschiebung und Interaktionsverzögerung, langsame Seiten werden als Signale gemeldet.
Endpoint-Scanner
Die Endpunkte, die Ihre App aufruft, werden auf Security-Header, CORS, Authentifizierung, HTTPS, Rate-Limiting und offengelegte Fehlerdetails geprüft.
Diagnose mit KI
Ursache, verdächtige Dateien, ein Konfidenzwert und ob es am Code oder an der Konfiguration liegt.
Beheben mit KI
Ein Fix, gebaut und getestet in einer isolierten Sandbox, dann als Draft-Pull-Request geöffnet.
Mit Tests verifizieren
Installiert, führt Typecheck, Lint und Ihre Tests vor und nach der Änderung aus und markiert Tests, die abgeschwächt wurden.
Im Browser reproduzieren
Spielt die Schritte des Nutzers in einem Headless-Browser nach, angemeldet mit einem von Ihnen festgelegten Test-Login, mit DOM- und Videoaufzeichnungen.
PR-Follow-up
Review-Kommentare im Pull-Request lösen neue Commits auf demselben Branch aus, samt Antwort.
Auto-Modus
Optional. Der Agent öffnet bei Issues mit geringem Risiko selbst Draft-Pull-Requests. Abgeschwächte Tests, ein kritischer Befund oder eine Änderung, die Zugangsdaten hinzufügt, geben den Lauf an einen Menschen zurück.
Im Detail
Ein genauerer Blick.
Belege statt Versprechen
Ihre eigenen Tests, vorher und nachher, im Pull-Request.
Bevor der Agent etwas ändert, installiert er, führt Typecheck und Lint aus und lässt Ihre Testsuite laufen. Nach dem Fix macht er alles noch einmal. Die Zahlen von vorher und nachher kommen in den Draft-Pull-Request. Tests, die abgeschwächt wurden, etwa durch eine entfernte Assertion oder einen übersprungenen Fall, werden markiert statt als bestanden gezählt.
- Installation, Typecheck, Lint und Tests, zweimal
- Abgeschwächte Tests markiert
- Ein Draft-Pull-Request mit den Zahlen
- Review-Kommentare lösen Follow-up-Commits auf demselben Branch aus
Signals Inbox
Fehler, langsame Seiten und Befunde in einer Liste, mit Schweregrad.
Alles, was Monitoring bemerkt, landet in einer Inbox: Fehler aus dem Skript und den Server-Logs, per Fingerprint dedupliziert; Seiten mit langen Ladezeiten, Layoutverschiebung oder Interaktionsverzögerung; Uptime-Ausfälle; und was der Endpoint-Scanner gefunden hat. Jeder Eintrag hat einen Schweregrad. Erstellen Sie ein Ticket, damit der Agent oder ein Mensch daran arbeitet, oder schalten Sie ihn stumm.
- Fehler per Fingerprint dedupliziert
- Langsame Seiten aus echten Nutzersitzungen
- Endpoint-Scanner: Security-Header, CORS, Authentifizierung, HTTPS, Rate-Limiting und offengelegte Fehlerdetails
- Ticket erstellen oder stumm schalten, direkt aus der Liste
Auto-Modus
Optionale Autonomie, mit klar festgelegten Grenzen.
Im Auto-Modus öffnet der Agent bei Issues mit geringem Risiko selbst Draft-Pull-Requests, statt auf ein Ticket zu warten. Die Grenzen sind fest: Abgeschwächte Tests, ein kritischer Sicherheitsbefund oder eine Änderung, die Zugangsdaten hinzufügt, geben den Lauf an einen Menschen zurück, geschützte Pfade werden nie bearbeitet, und das Mergen bleibt Sache eines Triage-Managers.
- Standardmäßig aus, pro Projekt
- Nur Issues mit geringem Risiko
- Drei Bedingungen geben den Lauf an einen Menschen zurück
- Geschützte Pfade werden nie geändert
Verbindet sich mit
Ihre Browser, Ihre Clouds, Ihre Repositorys.
Wer es nutzt
Weniger Überraschungen, egal auf welcher Seite der App Sie sitzen.
Fragen
FAQ zu Monitoring.
Was erfasst das Skript?
Einen Button für Fehlerberichte für Ihre Nutzer, dazu Konsolenausgabe, JavaScript-Fehler, fehlgeschlagene Requests, Rage-Clicks, Browserdetails und einen annotierten Screenshot. Passwortfelder werden unkenntlich gemacht.
Welche Server-Logs kann es lesen?
Azure Event Hub und AWS CloudWatch, stündlich ausgelesen mit Filtern, die Sie schreiben. Fehler und Abstürze werden zu Issues, per Fingerprint dedupliziert, sodass ein Bug genau ein Issue ist. Ein Shipper für Logs auf virtuellen Maschinen ist in Arbeit.
Wie funktionieren Uptime-Checks?
Jede URL wird einmal pro Minute aufgerufen. Nach drei Fehlschlägen in Folge gilt sie als ausgefallen, und ein Issue wird eröffnet. Checks, die Sie als kritisch markieren, folgen Ihrer SLA-Eskalation per E-Mail oder SMS.
Ändert der Agent die Produktion?
Nein. Fixes werden in einer isolierten Sandbox gebaut und getestet und kommen als Draft-Pull-Request an. Geschützte Pfade wie CI-Workflows, Infrastruktur, Umgebungsdateien und Secrets werden nie bearbeitet, es sei denn, Sie geben einen Pfad frei.
Wie reproduziert er einen Bug?
Er spielt die aufgezeichneten Schritte des Nutzers in einem Headless-Browser nach, angemeldet mit einem von Ihnen festgelegten Test-Login, und behält DOM- und Videoaufzeichnungen von vor und nach dem Fix.
Was macht der Auto-Modus?
Er ist optional und gilt pro Projekt. Der Agent öffnet bei Issues mit geringem Risiko selbst Draft-Pull-Requests. Abgeschwächte Tests, ein kritischer Sicherheitsbefund oder eine Änderung, die Zugangsdaten hinzufügt, geben den Lauf an einen Menschen zurück. Ob gemergt wird, entscheidet immer ein Triage-Manager.
Was kostet Monitoring?
Es gibt keine Seat-Gebühr. Diagnosen und Fixes zählen zur KI-Nutzung, über das Plattform-Kontingent oder Ihren eigenen Schlüssel für Anthropic, OpenAI oder Gemini, mit einem Monatsbudget pro Projekt.
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