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Pregúntale a tu agente de codificación «¿hay algo roto hoy?» y deja que responda con tus datos en vivo de Observabilidad de Failproof AI, sin comandos que memorizar. La habilidad de CLI de Observabilidad de Failproof AI (agenteye-cli) es una Agent Skill: una pequeña carpeta de instrucciones que un agente de codificación como Claude Code o Codex carga bajo demanda. Le enseña al agente a operar tu despliegue de Observabilidad a través de la agenteye CLI mediante solicitudes en lenguaje natural como «dale a CI una clave que solo pueda enviar eventos» o «acepta el incidente activo y asígnamelo». No es un servicio ni un binario independiente; no hay nada que desplegar. Se apoya en la CLI que ya tienes instalada: el agente invoca agenteye --json …, analiza el JSON limpio resultante y te responde en prosa. Todo lo que puede hacer, tú también podrías hacerlo escribiendo los mismos comandos.

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Relación con las demás interfaces de Observabilidad de Failproof AI

Failproof AI Observability te ofrece cuatro formas de acceder a los mismos datos y controles. Se complementan entre sí: La habilidad en sí no tiene privilegios propios; simplemente convierte tus palabras en llamadas a la CLI que se ejecutan como tú:

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vs. el asistente de IA en el dashboard: una distinción importante

Son dos herramientas distintas con radios de acción muy diferentes:
  • El asistente de IA en el dashboard (asistente de IA) es un chat integrado en el dashboard, respaldado por el servicio de agente. Es de solo lectura más autoría con aprobación: puede redactar consultas guardadas y dashboards, pero cada escritura se pausa para esperar tu aprobación explícita con un clic, y nunca elimina nada. Requiere el permiso agent:use y solo accede a los datos de la organización que estás viendo.
  • La habilidad de CLI se ejecuta en tu estación de trabajo dentro de tu agente de codificación y maneja la agenteye CLI como tú. Puede realizar la superficie completa de la CLI, incluidas las mutaciones (crear/rotar/deshabilitar claves API, cambiar configuraciones de la organización, resolver incidentes, eliminar consultas guardadas), limitada únicamente por los permisos de tu sesión de CLI. Trátala con exactamente el mismo cuidado con el que tratarías ejecutar esos comandos tú mismo.

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Requisitos previos

  1. La CLI agenteye instalada y disponible en el PATH (consulta la referencia de CLI: pipx install agenteye).
  2. Tu URL del dashboard configurada (AGENTEYE_DASHBOARD_URL, o el agente pasa --base-url).
  3. Una sesión activa: ejecuta agenteye login tú mismo primero. La habilidad no puede completar el proceso de inicio de sesión con código de un solo uso enviado por correo; te indicará que ejecutes agenteye login si la sesión falta o ha expirado (código de salida 4 de la CLI).

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Dónde obtenerla

La habilidad está publicada en la colección pública de habilidades de Failproof AI: github.com/FailproofAI/skills → skills/agenteye-cli/ No hay ninguna restricción de acceso: el repositorio es público y la habilidad no necesita credenciales propias, ya que solo maneja la agenteye CLI pública contra tu dashboard, usando la sesión con la que tú iniciaste sesión. No necesitas pedírsela a nadie. Ten en cuenta que se distribuye como su propia carpeta y no está incluida en el paquete pipx install agenteye, así que no la busques allí.

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Instalación de la habilidad

La forma más rápida es usando la CLI skills, que descarga la carpeta y la coloca donde tu agente la busca:
Luego adminístrala como cualquier otra habilidad:
¿Prefieres instalarla manualmente? Una Agent Skill es simplemente una carpeta que contiene un SKILL.md (más referencias opcionales), así que copiarla también funciona:
  • Claude Code: coloca la carpeta agenteye-cli/ en ~/.claude/skills/ (todos los proyectos) o <tu-repositorio>/.claude/skills/ (solo ese repositorio). Claude Code la descubre automáticamente — verifica con la lista /skills, o simplemente haz una pregunta que coincida con su descripción.
  • Codex (OpenAI): Codex lee el mismo SKILL.md. El archivo agents/openai.yaml incluido configura allow_implicit_invocation: true, por lo que Codex selecciona automáticamente la habilidad cuando una tarea coincide; de lo contrario, invócala explícitamente como $agenteye-cli.

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Seguridad: las mutaciones NO solicitan confirmación cuando un agente ejecuta la CLI

Advertencia: Lee esto antes de permitir que un agente realice cambios.
La agenteye CLI normalmente pregunta «¿estás seguro?» antes de una acción destructiva. Omite automáticamente esa confirmación cuando no está conectada a un terminal (que es exactamente cómo la ejecuta un agente de codificación), y --json también la omite. Por lo tanto, el aviso de seguridad no se activará para el agente. La habilidad está diseñada para compensar esto: está instruida para indicar el comando exacto que ejecutará y obtener tu aprobación explícita antes de cualquier cambio de estado. Mantén esa disciplina. Cuando manejas Failproof AI Observability a través de un agente, tú eres el paso de confirmación. Los comandos que cambian estado a los que debes prestar atención:
  • keys create / update / disable / regenerate
  • users create / update / disable / enable
  • settings set
  • alerts create / update / delete / test
  • los subcomandos de escritura de incidents: ack / assign / resolve / open / comment-add / comment-delete / subscribe / unsubscribe
  • query create / update / delete
  • agent rename / delete
  • orgs switch
Todo lo que está bajo Observe (events, sessions, evals, errors, list, whoami, orgs list/current/perms) es de solo lectura y no cambia nada. Dado que el agente actúa como tú, solo puede hacer lo que tu sesión tiene permiso para hacer; los permisos se resuelven por organización (consulta API keys). Un comando para el que no tienes permiso devuelve el código de salida 5 con el nombre exacto del permiso requerido, por lo que el agente puede decirte exactamente qué pedirle a un administrador en lugar de fallar de forma opaca.

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Qué puedes pedirle

Aquí tienes un ejemplo de una interacción real completa: primero una lectura, luego un cambio que espera tu aprobación:
La habilidad mapea cada intención en lenguaje natural al comando agenteye correcto, descubriendo primero los valores válidos (list <kind>, whoami) para no adivinar, e indicando el comando exacto antes de cualquier cambio. Más ejemplos:
  • «¿Hay algo roto o fallando en las últimas 24 horas?» → errors --since 24h --aggregate, luego un desglose.
  • «¿Por qué falló la sesión run-001?» → events --session-id run-001 --all + evals --session-id run-001.
  • «¿Cómo está evolucionando la calidad esta semana?» → evals --aggregate --since 7d, luego profundizar en las ejecuciones con puntuación baja.
  • «Dale a CI una clave que solo pueda enviar eventos.» → keys create ci --add events:add (indica el comando, luego lo crea y captura el secreto de un solo uso).
  • «¿Quién tiene acceso? Dale a Dana permisos de solo lectura.» → users list → users update dana@… --permission-set read-only (después de confirmar contigo).
  • «Acepta el incidente activo y asígnamelo.» → incidents list --state firing → incidents ack <id> / incidents assign <id> you@….
Para los comandos exactos, opciones y formatos JSON detrás de estos, consulta la referencia de CLI y las recetas de CLI para agentes.

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Próximos pasos

  • CLI: referencia completa de comandos y opciones de agenteye.
  • Recetas de CLI para agentes: patrones de jq listos para copiar y pegar, y manejo de códigos de salida.
  • Habilidad del agente evaluador: la habilidad hermana, para construir el evaluador cuyas puntuaciones lee agenteye evals.
  • Habilidad del agente SDK de Python: la habilidad hermana, para instrumentar un agente y que emita la telemetría que lee agenteye.
  • Asistente de IA: el asistente integrado en el dashboard (no confundir con esta habilidad de terminal).
  • API keys: el modelo de permisos por organización que limita lo que la habilidad puede hacer.