Skip to main content
Demandez à votre agent de développement « est-ce que quelque chose est cassé aujourd’hui ? » et laissez-le répondre à partir de vos données Failproof AI Observability en direct, sans aucune commande à mémoriser. La compétence CLI Failproof AI Observability (agenteye-cli) est une compétence d’agent : un petit dossier d’instructions qu’un agent de développement comme Claude Code ou Codex charge à la demande. Elle apprend à l’agent à piloter votre déploiement Observability via le CLI agenteye à partir de requêtes en langage naturel comme « donne à la CI une clé qui ne peut qu’envoyer des événements » ou « acquitte l’incident en cours et assigne-le moi ». Il ne s’agit pas d’un service ni d’un binaire distinct ; il n’y a rien à déployer. La compétence s’appuie sur le CLI déjà installé : l’agent exécute agenteye --json …, analyse le JSON propre renvoyé et vous répond en texte clair. Tout ce qu’elle peut faire, vous pourriez le faire vous-même en tapant les mêmes commandes.

​
Relation avec les autres interfaces Failproof AI Observability

Failproof AI Observability vous offre quatre façons d’accéder aux mêmes données et contrôles. Elles se complètent : La compétence elle-même n’a aucun privilège propre ; elle se contente de transformer vos mots en appels CLI qui s’exécutent en tant que vous :

​
vs. l’assistant IA intégré au tableau de bord : une distinction importante

Ce sont deux outils différents avec des périmètres d’action très différents :
  • L’assistant IA intégré au tableau de bord (assistant IA) est un chat intégré au tableau de bord, alimenté par le service d’agent. Il est en lecture seule avec création soumise à validation : il peut rédiger des requêtes sauvegardées et des tableaux de bord, mais chaque écriture s’arrête pour demander votre approbation explicite, et il ne supprime jamais rien. Il est conditionné à la permission agent:use et ne voit jamais que les données de l’organisation que vous consultez.
  • La compétence CLI s’exécute sur votre poste, dans votre agent de développement, et pilote le CLI agenteye en tant que vous. Elle peut utiliser toute la surface du CLI, y compris les mutations (créer/alterner/désactiver des clés API, modifier les paramètres d’organisation, résoudre des incidents, supprimer des requêtes sauvegardées), limitée uniquement par les permissions de votre connexion CLI. Traitez-la exactement avec la même prudence que si vous tapiez ces commandes vous-même.

​
Prérequis

  1. Le CLI agenteye installé et dans le PATH (voir la référence CLI : pipx install agenteye).
  2. Votre URL de tableau de bord configurée (AGENTEYE_DASHBOARD_URL, ou l’agent passe --base-url).
  3. Une session connectée : exécutez agenteye login vous-même au préalable. La compétence ne peut pas effectuer la connexion par code à usage unique envoyé par e-mail à votre place ; elle vous indiquera d’exécuter agenteye login si la session est manquante ou expirée (code de sortie CLI 4).

​
Où la trouver

La compétence est publiée dans la collection publique de compétences de Failproof AI : github.com/FailproofAI/skills → skills/agenteye-cli/ Rien n’est restreint — le dépôt est public et la compétence n’a besoin d’aucun identifiant propre, car elle ne fait que piloter le CLI agenteye public contre votre tableau de bord, en utilisant la session avec laquelle vous vous êtes connecté. Vous n’avez besoin de la demander à personne. Notez qu’elle est distribuée dans son propre dossier et n’est pas incluse dans le paquet pipx install agenteye, donc ne la cherchez pas là.

​
Installation de la compétence

Le chemin le plus rapide est le CLI skills, qui récupère le dossier et le place là où votre agent le cherche :
Gérez-la ensuite comme n’importe quelle autre compétence :
Vous préférez installer manuellement ? Une compétence d’agent est simplement un dossier contenant un SKILL.md (plus des références optionnelles), donc la copier fonctionne également :
  • Claude Code : placez le dossier agenteye-cli/ dans ~/.claude/skills/ (tous les projets) ou <votre-repo>/.claude/skills/ (ce dépôt uniquement). Claude Code la détecte automatiquement — vérifiez avec la liste /skills, ou posez simplement une question correspondant à sa description.
  • Codex (OpenAI) : Codex lit le même SKILL.md. Le fichier agents/openai.yaml inclus définit allow_implicit_invocation: true, donc Codex sélectionne automatiquement la compétence quand une tâche correspond ; sinon, invoquez-la explicitement avec $agenteye-cli.

​
Sécurité : les mutations ne demandent PAS confirmation quand un agent exécute le CLI

Avertissement : Lisez ceci avant de laisser un agent effectuer des modifications.
Le CLI agenteye demande normalement « êtes-vous sûr ? » avant une action destructive. Il saute automatiquement cette confirmation dès qu’il n’est pas attaché à un terminal (ce qui correspond exactement à la façon dont un agent de développement l’exécute), et --json la saute également. Ainsi, la demande de confirmation ne se déclenchera pas pour l’agent. La compétence est conçue pour compenser : elle est instruite d’énoncer la commande exacte qu’elle va exécuter et d’obtenir votre accord explicite avant tout changement d’état. Maintenez cette discipline. Lorsque vous pilotez Failproof AI Observability via un agent, vous êtes l’étape de confirmation. Les commandes modifiant l’état à surveiller :
  • keys create / update / disable / regenerate
  • users create / update / disable / enable
  • settings set
  • alerts create / update / delete / test
  • les sous-commandes incidents en écriture : ack / assign / resolve / open / comment-add / comment-delete / subscribe / unsubscribe
  • query create / update / delete
  • agent rename / delete
  • orgs switch
Tout ce qui relève de la section Observe (events, sessions, evals, errors, list, whoami, orgs list/current/perms) est en lecture seule et ne modifie rien. L’agent agissant en tant que vous, il ne peut faire que ce que votre connexion est autorisée à faire ; les permissions sont résolues par organisation (voir Clés API). Une commande pour laquelle vous n’avez pas la permission renvoie le code de sortie 5 avec le nom exact de la permission manquante, ce qui permet à l’agent de vous indiquer précisément ce qu’il faut demander à un administrateur plutôt que d’échouer silencieusement.

​
Ce que vous pouvez lui demander

Voici à quoi ressemble un vrai échange — une lecture, puis une modification qui attend votre accord :
La compétence associe chaque intention exprimée en langage naturel à la bonne commande agenteye, en découvrant d’abord les valeurs valides (list <kind>, whoami) pour ne pas deviner, et en énonçant la commande exacte avant tout changement. Quelques exemples supplémentaires :
  • « Est-ce que quelque chose est cassé / en échec ces dernières 24 heures ? » → errors --since 24h --aggregate, puis un récapitulatif.
  • « Pourquoi la session run-001 a-t-elle échoué ? » → events --session-id run-001 --all + evals --session-id run-001.
  • « Comment évolue la qualité cette semaine ? » → evals --aggregate --since 7d, puis exploration des exécutions avec les scores les plus bas.
  • « Donne à la CI une clé qui ne peut qu’envoyer des événements. » → keys create ci --add events:add (elle énonce la commande, puis la crée et capture le secret à usage unique).
  • « Qui a accès ? Mets Dana en lecture seule. » → users list → users update dana@… --permission-set read-only (après confirmation de votre part).
  • « Acquitte l’incident en cours et assigne-le moi. » → incidents list --state firing → incidents ack <id> / incidents assign <id> vous@….
Pour les commandes exactes, les options et les structures JSON correspondantes, consultez la référence CLI et les recettes CLI pour agents.

​
Prochaines étapes

  • CLI : référence complète des commandes et options pour agenteye.
  • Recettes CLI pour agents : modèles jq à copier-coller et gestion des codes de sortie.
  • Compétence d’agent Evaluator : la compétence jumelle, pour construire l’évaluateur dont les scores sont lus par agenteye evals.
  • Compétence d’agent SDK Python : la compétence jumelle, pour instrumenter un agent afin qu’il émette la télémétrie lue par agenteye.
  • Assistant IA : l’assistant intégré au tableau de bord (à ne pas confondre avec cette compétence en ligne de commande).
  • Clés API : le modèle de permissions par organisation qui délimite ce que la compétence peut faire.