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Das failproofai Dashboard ist eine lokale Webanwendung zur Überwachung Ihrer KI-Agentensitzungen und zur Verwaltung von Richtlinien. Sehen Sie, was Ihre Agenten in Ihrer Abwesenheit getan haben.

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Dashboard starten

failproofai
Öffnet sich unter http://localhost:8020. Das Dashboard liest direkt aus dem Dateisystem – aus Ihren Claude Code Projektordnern und den failproofai Konfigurationsdateien. Es werden keine Daten an einen Remote-Dienst übertragen.

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Seiten

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Projekte

Listet alle Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot CLI (beta), Cursor Agent (beta), OpenCode (beta), Pi (beta) und Gemini CLI (beta) Projekte auf, die auf Ihrem Rechner gefunden wurden. Claude-Projekte werden aus ~/.claude/projects/ ermittelt (oder dem über CLAUDE_PROJECTS_PATH festgelegten Pfad); Codex-Projekte werden durch das Durchsuchen aller Transkripte unter ~/.codex/sessions/<YYYY>/<MM>/<DD>/*.jsonl ermittelt und nach dem in jedem ersten Datensatz einer Sitzung gespeicherten cwd gruppiert; Copilot CLI-Projekte werden durch das Durchsuchen von ~/.copilot/session-state/<sessionId>/workspace.yaml (konfigurierbar über COPILOT_HOME) und Gruppierung nach dem cwd-Feld ermittelt; Cursor Agent-Projekte werden durch das Durchsuchen sitzungsbezogener Metadaten unter ~/.cursor/agent-sessions/<sessionId>/ (konfigurierbar über CURSOR_HOME, mit conversations/ und sessions/ als Fallbacks) nach einem cwd-Skalar in meta.json / session.json / workspace.yaml ermittelt; OpenCode-Projekte werden durch Abfrage der SQLite-Datenbank unter ~/.local/share/opencode/opencode.db via opencode db --format json ermittelt (die Tabellen session und project werden gelesen und nach project_id gruppiert); Pi-Projekte werden durch das Durchsuchen sitzungsbezogener JSONL-Transkripte unter ~/.pi/agent/sessions/<encoded-cwd>/<timestamp>_<uuid>.jsonl (konfigurierbar über PI_SESSIONS_DIR) und Auslesen des cwd aus dem ersten Datensatz jeder Sitzung ermittelt; Gemini CLI-Projekte werden durch das Durchsuchen von ~/.gemini/tmp/<basename>/chats/session-<timestamp>-<uuid-prefix>.jsonl (konfigurierbar über GEMINI_SESSIONS_DIR) und Wiederherstellung des kanonischen cwd aus dem benachbarten .project_root-Textmarker ermittelt. Ein Projekt, das von mehreren CLIs verwendet wurde, erscheint als einzelne Zeile mit allen passenden Badges. Verwenden Sie das CLI-Dropdown über der Tabelle, um nach einer bestimmten Agenten-CLI zu filtern; die URL speichert Ihre Auswahl als ?cli=claude|codex|copilot|cursor|opencode|pi|gemini. Jedes Projekt zeigt:
  • Projektname (abgeleitet vom Ordnerpfad)
  • Ein CLI-Badge — Claude Code (orange), OpenAI Codex (lila), GitHub Copilot (blau), Cursor Agent (smaragd), OpenCode (bernstein), Pi (pink) und/oder Gemini CLI (himmelblau)
  • Datum der letzten Sitzungsaktivität
Klicken Sie auf ein Projekt, um dessen Sitzungen anzuzeigen.

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Sitzungen

Listet alle Sitzungen innerhalb eines Projekts auf. Jede Sitzung zeigt:
  • Sitzungs-ID
  • Start- und Endzeitstempel
  • Anzahl der Tool-Aufrufe
  • Hook-Aktivitätsanzahl (ausgelöste Richtlinien)
Verwenden Sie den Datumsbereichsfilter und die Sitzungs-ID-Suche, um die Liste einzugrenzen. Sitzungen sind paginiert. Klicken Sie auf eine Sitzung, um den Sitzungsbetrachter zu öffnen.

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Sitzungsbetrachter

Der Sitzungsbetrachter beantwortet die zentrale Frage bei autonomen Agenten: Was hat der Agent getan, und ist er auf Kurs geblieben? Ein CLI-Badge neben der Überschrift zeigt an, ob es sich um ein Claude Code-, OpenAI Codex-, GitHub Copilot CLI-, Cursor Agent-, OpenCode-, Pi- oder Gemini CLI-Transkript handelt. Er zeigt eine Zeitleiste aller Ereignisse einer Sitzung:
  • Nachrichten – Claudes Textantworten und Benutzereingaben
  • Tool-Aufrufe – Jedes Tool, das Claude aufgerufen hat, mit Ein- und Ausgabe
  • Richtlinienaktivität – Für jeden Tool-Aufruf: welche Richtlinien ausgelöst wurden und welche Entscheidung sie getroffen haben
Die Statistikleiste oben zeigt Sitzungsdauer, Gesamtzahl der Tool-Aufrufe und eine Zusammenfassung der Hook-Entscheidungen (allow / deny / instruct Anzahlen). Klicken Sie auf die Schaltfläche Logs herunterladen, um die Sitzung zu exportieren. Bei Claude Code-, Codex-, Copilot-, Cursor-, Pi- und Gemini-Sitzungen erhalten Sie das originale JSONL-Transkript vom Datenträger byte-für-byte; bei OpenCode (dessen Sitzungen in SQLite statt auf dem Datenträger gespeichert sind) erhalten Sie ein JSON-Dokument, das die zugrundeliegenden Tabellen session / messages / parts widerspiegelt.

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Audit

Ein persönlichkeitsbasierter Bericht darüber, wie sich Ihr Agent tatsächlich über vergangene Sitzungen hinweg verhalten hat. Führt denselben Scan wie die failproofai audit-CLI durch, stellt ihn aber als sechsteiliges Dashboard dar:
  1. Identität — klassifiziert Ihren Agenten in einen von 8 Archetypen (the optimist, the cowboy, the explorer, the goldfish, the paranoid architect, the precision builder, the hammer, the ghost) basierend darauf, welche Detektoren und Richtlinien ausgelöst wurden und wie häufig. Zeigt ein 8×8-Pixel-Sigil, den Archetyp-Slogan, die Framing-Felder „häufig bei” / „primäres Risiko” und den abschließenden Einzeiler.
  2. Agent präsentieren — erfasst die Identitätskarte als 1200×630-PNG, geeignet zum Teilen auf X / LinkedIn (klicken Sie auf make poster).
  3. Stärken — grün markierte Verhaltensweisen, die Ihr Agent bereits richtig macht, abgeleitet aus den Live-Audit-Daten (saubere Tool-Aufruf-Rate, durchschnittliche Sitzungslänge, keine Credential-Leaks, keine Retry-Stürme usw.).
  4. Bewertung + Rangliste — 0–100-Punktzahl mit Buchstabennote (S/A/B/C/D/F), ein Verteilungshistogramm, das Ihre Position in der Kohorte zeigt, Prosatext („a B starts at 71. you’re 13 points away.”) und eine Rangliste mit hervorgehobener eigener Zeile.
  5. Befunde — nach Auswirkung gerankte Karten pro Befund. Jede Karte zeigt, was passiert ist, welche Kosten entstehen, eine Beweisauswahl mit tatsächlich aufgezeichneten Befehlen und die failproofai-Richtlinie, die dasselbe Muster erkennen würde ($ failproof policy add <slug>, zum Kopieren anklicken).
  6. Empfohlene Richtlinien + Rückkehrschleife — ein Raster aller nicht aktivierten eingebauten Richtlinien, die eine Lücke schließen würden, mit einer Prognose der Punktzahl sowie einem Aufruf „in 7 Tagen erneut prüfen”.
Betrieben durch die failproofai audit-Laufzeitumgebung — siehe Audit CLI für die zugrundeliegende Scan-Engine, unterstützte Flags und Invarianten des Transkript-Caches. Das Dashboard speichert das neueste Ergebnis unter ~/.failproofai/audit-dashboard.json (Modus 0600, ein Slot, neue Läufe überschreiben den vorherigen), sodass erneute Aufrufe sofort erfolgen; ein Klick auf [ Re-run ↻ ] sendet einen POST an /api/audit/run und das Dashboard fragt /api/audit/status mit 1 Hz ab, bis der Lauf abgeschlossen ist. Leerer Zustand (kein Cache) und Null-Sitzungen-Zustand (Cache vorhanden, aber der Scan fand keine Transkripte) werden separat angezeigt.

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Richtlinien

Eine zweiseitige Seite zur Verwaltung von Richtlinien und zur Überprüfung von Aktivitäten.
  • Wählen Sie aus einem einzigen Panel, welche Agenten-CLIs failproofai schützt — Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor Agent, OpenCode, Pi und Gemini CLI haben jeweils eine Zeile mit Installationsstatus (Active / Detected / Inactive), dem Benutzerbereich-Einstellungspfad und einem markenspezifischen Farbakzent. Aktivieren oder deaktivieren Sie die gewünschten CLIs und klicken Sie auf Apply changes, um die Änderungen in einem Schritt zu installieren/deinstallieren. CLIs, deren Binary im PATH erkannt wird, sind vorab aktiviert.
  • Aktivieren oder deaktivieren Sie einzelne Richtlinien mit einem einzigen Klick (schreibt in ~/.failproofai/policies-config.json — geteilt zwischen allen installierten CLIs)
  • Erweitern Sie eine Richtlinie, um ihre Parameter zu konfigurieren (für Richtlinien, die policyParams unterstützen)
  • Legen Sie einen benutzerdefinierten Pfad für die Richtliniendatei fest

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Automatische Aktualisierung

Das Dashboard verfügt über einen Schalter für die automatische Aktualisierung in der oberen Navigation. Wenn aktiviert, wird die aktuelle Seite regelmäßig aktualisiert, um neue Sitzungen und Richtlinienaktivitäten anzuzeigen, sobald sie auftreten. Unverzichtbar für die Überwachung lang laufender autonomer Agentensitzungen.

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Seiten deaktivieren

Wenn Sie nur bestimmte Teile des Dashboards benötigen, setzen Sie FAILPROOFAI_DISABLE_PAGES auf eine kommagetrennte Liste von Seitennamen: 
FAILPROOFAI_DISABLE_PAGES=policies failproofai
Gültige Werte: policies, projects, audit.

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Projektpfad konfigurieren

Standardmäßig liest das Dashboard aus dem Standard-Claude Code-Projektverzeichnis. Überschreiben Sie dies für benutzerdefinierte Setups: 
CLAUDE_PROJECTS_PATH=/custom/path/to/projects failproofai

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Zugriff von einem Nicht-localhost-Host

Wenn Sie das Dashboard im Dev-Modus (npm run dev) betreiben und von einem anderen Hostnamen als localhost darauf zugreifen – zum Beispiel einer benutzerdefinierten Domain, einer Remote-IP oder einer getunnelten URL – sehen Sie möglicherweise eine Warnung wie: 
⚠ Blocked cross-origin request to Next.js dev resource /_next/webpack-hmr from "dashboard.example.com".
Dies liegt daran, dass Next.js den Cross-Origin-Zugriff auf seinen HMR-WebSocket (Hot Module Reload) blockiert, ein Feature, das nur im Dev-Modus existiert. Um Ihren Host zuzulassen, verwenden Sie das Flag --allowed-origins: 
npm run dev -- --allowed-origins dashboard.example.com
Für mehrere Hosts oder IPs übergeben Sie eine kommagetrennte Liste: 
npm run dev -- --allowed-origins dashboard.example.com,192.168.1.5
Sie können auch die Umgebungsvariable FAILPROOFAI_ALLOWED_DEV_ORIGINS verwenden: 
FAILPROOFAI_ALLOWED_DEV_ORIGINS=dashboard.example.com npm run dev
Dies gilt nur für den Dev-Modus. Wenn failproofai (Produktionsmodus) ausgeführt wird, gibt es keinen HMR-WebSocket und kein Cross-Origin-Dev-Resource-Problem.