Skip to main content
Спросите у вашего coding agent «сегодня что-нибудь сломалось?» и позвольте ему ответить на основе ваших live данных Failproof AI Observability, без необходимости запоминать команды. Failproof AI Observability CLI skill (agenteye-cli) — это Agent Skill: небольшая папка с инструкциями, которую coding agent, такой как Claude Code или Codex, загружает по требованию. Она учит agent управлять вашей Observability deploymentом через agenteye CLI на основе запросов на обычном английском языке, таких как «выдай CI ключ, который может только отправлять события» или «подтверди активный инцидент и назначь его на меня». Это не сервис и не отдельный бинарный файл; нет ничего, что нужно разворачивать. Он работает поверх уже установленного вами CLI: agent выполняет agenteye --json …, парсит чистый JSON и отвечает вам прозой. Всё, что он может сделать, вы можете сделать сами, набрав те же команды.

​
Как это соотносится с другими интерфейсами Failproof AI Observability

Failproof AI Observability предоставляет четыре способа доступа к одним и тем же данным и элементам управления. Они дополняют друг друга: Сам skill не имеет собственных привилегий; он просто преобразует ваши слова в вызовы CLI, которые выполняются от вас:

​
в сравнении с in-dashboard AI assistant: важное различие

Это два совершенно разных инструмента с очень разными областями влияния:
  • In-dashboard AI assistant (AI assistant) — это чат, встроенный в приборную панель, поддерживаемый сервисом agent. Он только для чтения плюс создание с одобрением: он может создавать черновики сохранённых запросов и панелей управления, но каждая запись требует вашего явного подтверждения, и он никогда не удаляет. Он защищён разрешением agent:use и видит только данные организации, которую вы просматриваете.
  • CLI skill работает на вашей рабочей станции внутри вашего coding agent и управляет agenteye CLI от вас. Он может выполнять полный набор CLI, включая изменения (создание/ротация/отключение API ключей, изменение параметров org, разрешение инцидентов, удаление сохранённых запросов), ограниченные только разрешениями вашей CLI-сессии. Относитесь к этому ровно так же осторожно, как вы относились бы к выполнению этих команд вручную.

​
Предварительные требования

  1. agenteye CLI установлен и находится в PATH (см. CLI справочник: pipx install agenteye).
  2. Ваш URL приборной панели установлен (AGENTEYE_DASHBOARD_URL, или agent передаёт --base-url).
  3. Сессия с аутентификацией: сначала запустите agenteye login сами. Skill не может завершить отправку одноразового кода по электронной почте за вас; он подскажет вам запустить agenteye login, если сессия отсутствует или истекла (CLI код выхода 4).

​
Где это взять

Skill опубликован в публичной коллекции skills Failproof AI: github.com/FailproofAI/skills → skills/agenteye-cli/ Ничто в нём не защищено — репозиторий открыт, и skill не требует собственных учётных данных, потому что он только управляет публичным agenteye CLI против вашей приборной панели, используя сессию, под которую вы вошли. Вам не нужно ничего у кого-то просить. Обратите внимание, что он поставляется как отдельная папка и не находится в пакете pipx install agenteye, поэтому не ищите его там.

​
Установка skill

Самый быстрый способ — это skills CLI, который загружает папку и размещает её там, где ваш agent её ищет:
Затем управляйте им как любым другим skill:
Предпочитаете установку вручную? Agent Skill — это просто папка, содержащая SKILL.md (плюс дополнительные справки), поэтому копирование тоже работает:
  • Claude Code: положите папку agenteye-cli/ в ~/.claude/skills/ (каждый проект) или <ваш-репо>/.claude/skills/ (только этот репо). Claude Code автоматически её обнаруживает — проверьте со списком /skills или просто задайте вопрос, который совпадает с её описанием.
  • Codex (OpenAI): Codex читает тот же SKILL.md. Включённый agents/openai.yaml устанавливает allow_implicit_invocation: true, поэтому Codex автоматически выбирает skill, когда задача совпадает; в противном случае вызовите его явно как $agenteye-cli.

​
Безопасность: изменения НЕ требуют подтверждения, когда agent запускает CLI

Warning: Прочитайте это перед тем, как позволить agent вносить изменения.
agenteye CLI обычно запрашивает «ты уверен?» перед деструктивным действием. Он автоматически пропускает это подтверждение, когда он не подключён к терминалу (что является в точности тем, как coding agent его запускает), и --json тоже пропускает это. Поэтому подсказка о безопасности не будет активирована для agent. Skill написан, чтобы это компенсировать: ему дано указание указать точную команду, которую он будет запускать, и получить ваше явное ОК перед любым изменением состояния. Соблюдайте эту дисциплину. Когда вы управляете Failproof AI Observability через agent, вы — это шаг подтверждения. Команды, изменяющие состояние, на которые нужно обратить внимание:
  • keys create / update / disable / regenerate
  • users create / update / disable / enable
  • settings set
  • alerts create / update / delete / test
  • команды записи incidents: ack / assign / resolve / open / comment-add / comment-delete / subscribe / unsubscribe
  • query create / update / delete
  • agent rename / delete
  • orgs switch
Всё под Observe (events, sessions, evals, errors, list, whoami, orgs list/current/perms) — только для чтения и ничего не меняет. Поскольку agent действует от вас, он может делать только то, что разрешено вашей сессией; разрешения разрешаются на организацию (см. API keys). Команда, на которую у вас нет разрешения, возвращает код выхода 5 с точно названным разрешением, поэтому agent может точно сказать вам, что просить у администратора, вместо того чтобы неясно отказать.

​
Что вы можете его попросить

Вот что выглядит реальный обмен, сначала чтение, затем изменение, которое ждёт вашего ОК:
Skill отображает каждое намерение на простом языке на правильную agenteye команду, сначала открывая допустимые значения (list <kind>, whoami), чтобы не угадывать, и указывая точную команду перед любым изменением. Больше примеров:
  • «Что-нибудь сломалось / сбойное за последние 24 часа?» → errors --since 24h --aggregate, затем разбивка.
  • «Почему сессия run-001 сбойная?» → events --session-id run-001 --all + evals --session-id run-001.
  • «Как качество тренднулось на этой неделе?» → evals --aggregate --since 7d, затем углубиться в низко оценённые прогоны.
  • «Выдай CI ключ, который может только отправлять события» → keys create ci --add events:add (он указывает команду, затем создаёт её и захватывает одноразовый секрет).
  • «Кто имеет доступ? Сделай Dana только для чтения» → users list → users update dana@… --permission-set read-only (после подтверждения с вами).
  • «Подтверди активный инцидент и назначь его на меня» → incidents list --state firing → incidents ack <id> / incidents assign <id> you@….
Для точных команд, флагов и JSON форм за этим смотрите справочник CLI и CLI recipes для agents.

​
Следующие шаги

  • CLI: полный справочник команд и флагов для agenteye.
  • CLI recipes для agents: шаблоны jq и обработка кодов выхода для копирования и вставки.
  • Evaluator agent skill: родственный skill для создания evaluator, чьи баллы читает agenteye evals.
  • Python SDK agent skill: родственный skill для инструментирования agent, чтобы он испускал телеметрию, которую читает agenteye.
  • AI assistant: in-dashboard ассистент (не путать с этим terminal skill).
  • API keys: модель разрешений на организацию, которая ограничивает то, что может делать skill.