> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.befailproof.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Audits
> Überprüfe eine definierte Menge von Sessions auf Fehler, die Traces allein nicht aufdecken würden.
Ein Audit durchsucht eine ausgewählte Menge von Sessions nach einem definierten Fehlerziel. Dabei werden Trace-Daten, Evaluierungsergebnisse, Policy-Treffer und Referenzkontext kombiniert, um verwertbare Erkenntnisse zu liefern.
Sieh, wie ein Audit vom geplanten Durchlauf zu belegten Fehlern führt, die du beheben kannst.
## Audits öffnen
Gehe zu **Analyze → Audits**. Die Seite zeigt den Planungsstatus, offene Findings, letzten Durchlauf, nächsten Durchlauf, den Rhythmus sowie ob der Audit einen Brief oder Referenzseiten hat. Wähle eine Karte für Einstellungen und den Verlauf der Durchläufe aus; wähle **New Audit**, um einen neuen zu erstellen.
```bash theme={null}
fp audits list
fp audits list --enabled-only --show-id
fp audits show
fp audits findings --status open --limit 20
```
Nutze einen Audit, wenn du eine Frage auf Populations-Ebene beantworten möchtest, zum Beispiel:
* Wo brechen Agents Aufgaben ab, ohne sie eskaliert zu haben?
* Welche Tool-Fehler führen zu wirkungslosen Wiederholungsversuchen?
* Greifen Agents auf Daten außerhalb des vorgesehenen Workflows zu?
* Was hat sich nach einem Modell-, Prompt- oder Tool-Release geändert?
## Ablauf der Audit-Reaktion
```text theme={null}
Session → Audit → Finding → Issue → Policy
↘ Alert for recurrence
```
Ein Finding sollte den Fehlermodus benennen und auf Belege verweisen. Ein Issue übernimmt die Behebung. Eine Policy verhindert bekannte Aktionsmuster; ein Alert erkennt das erneute Auftreten, wenn eine Prävention nicht möglich ist oder überwacht werden muss.
Definiere Ziel, Population und Referenzkontext vor dem ersten Durchlauf.
Lege fest, was jeder Agent produzieren muss und was er niemals tun darf.
