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向你的编程 Agent 询问*「今天有什么问题吗？」，让它直接从你的实时 Failproof AI 可观测性数据中给出答案，无需记忆任何命令。Failproof AI 可观测性 CLI skill（agenteye-cli）是一种 Agent Skill：一个包含说明文件的小型文件夹，供 Claude Code 或 Codex 等编程 Agent 按需加载。它使 Agent 能够通过 agenteye CLI，以自然语言请求（如「给 CI 创建一个只能推送事件的密钥」或「确认正在触发的告警并将其分配给我」*）来操作你的可观测性部署。 它不是服务或独立的二进制文件，无需任何部署。它构建在你已安装的 CLI 之上：Agent 调用 agenteye --json …，解析干净的 JSON，然后用自然语言回答你。它能做的一切，你都可以自己输入相同的命令来完成。

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与 Failproof AI 可观测性其他接口的关系

Failproof AI 可观测性提供四种方式访问相同的数据和控制功能，它们相互补充： Skill 本身没有任何特权，它只是将你的语言转化为以你身份运行的 CLI 调用：

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与仪表盘内置 AI 助手的重要区别

这是两个截然不同的工具，影响范围差异显著：
  • 仪表盘内置 AI 助手（AI 助手）是嵌入仪表盘的聊天功能，由 Agent 服务提供支持。它只读，且写入操作需要明确审批：可以起草已保存的查询和仪表盘，但每次写入都会暂停并等待你的明确点击确认，且不会执行删除操作。它受 agent:use 权限限制，只能查看你当前所在组织的数据。
  • CLI skill 在你的工作站上运行，在你的编程 Agent 内部以你的身份驱动 agenteye CLI。它可以执行 CLI 的全部功能，包括变更操作（创建/轮换/禁用 API 密钥、修改组织设置、解决告警、删除已保存的查询），仅受你的 CLI 登录权限约束。请像对待手动输入这些命令一样谨慎对待它。

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前置条件

  1. 已安装 agenteye CLI 并添加到 PATH（参见 CLI 参考文档：pipx install agenteye）。
  2. 已设置仪表盘 URL（AGENTEYE_DASHBOARD_URL，或由 Agent 传入 --base-url）。
  3. 已登录会话：需先自行运行 agenteye login。Skill 无法代你完成邮件一次性验证码登录；若会话缺失或过期（CLI 退出码 4），它会提示你运行 agenteye login。

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获取方式

Skill 发布于 Failproof AI 的公开 skill 集合中： github.com/FailproofAI/skills → skills/agenteye-cli/ 无任何访问限制——该仓库完全公开，skill 本身不需要任何凭证，因为它只是使用你登录的会话，通过公开的 agenteye CLI 访问你的仪表盘。你无需向任何人申请。 请注意，它作为独立文件夹发布，不包含在 pipx install agenteye 包中，请勿在该包中查找。

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安装 Skill

最快捷的方式是使用 skills CLI，它会自动获取文件夹并放置到 Agent 的查找路径中：
管理方式与其他 skill 相同：
prefer 手动安装？Agent Skill 本质上只是一个包含 SKILL.md（以及可选参考文件）的文件夹，直接复制即可：
  • Claude Code：将 agenteye-cli/ 文件夹放入 ~/.claude/skills/（所有项目）或 <你的仓库>/.claude/skills/（仅该仓库）。Claude Code 会自动发现它——通过 /skills 列表验证，或直接提问一个与其描述匹配的问题。
  • Codex（OpenAI）：Codex 读取相同的 SKILL.md。内置的 agents/openai.yaml 设置了 allow_implicit_invocation: true，因此当任务匹配时 Codex 会自动选择该 skill；否则可通过 $agenteye-cli 显式调用。

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安全注意事项：Agent 运行 CLI 时变更操作不会出现确认提示

警告： 在让 Agent 执行变更操作前，请先阅读本节。
agenteye CLI 通常会在执行破坏性操作前询问*「确定吗？」*。当它未连接到终端时（这正是编程 Agent 的运行方式），该确认会被自动跳过；--json 参数也会跳过确认。 因此，安全确认提示对 Agent 不会触发。 Skill 的设计已对此进行补偿：它会在执行任何状态变更前，说明将要运行的确切命令，并等待你明确的确认。请保持这一规范。当你通过 Agent 操作 Failproof AI 可观测性时，你就是确认步骤。需要特别注意的变更类命令：
  • keys create / update / disable / regenerate
  • users create / update / disable / enable
  • settings set
  • alerts create / update / delete / test
  • 写入类 incidents 子命令：ack / assign / resolve / open / comment-add / comment-delete / subscribe / unsubscribe
  • query create / update / delete
  • agent rename / delete
  • orgs switch
观测类命令（events、sessions、evals、errors、list、whoami、orgs list/current/perms）均为只读，不会产生任何变更。 由于 Agent 以你的身份操作，它只能执行你的登录所允许的操作；权限按组织级别解析（参见 API 密钥）。若某个命令超出你的权限，会返回退出码 5 并精确说明所缺权限，Agent 可以告诉你需要向管理员申请什么权限，而不是模糊地报错。

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你可以问它什么

以下是真实的交互示例——先是一次只读查询，然后是一次等待你确认的变更操作：
Skill 将每种自然语言意图映射到正确的 agenteye 命令，会先查询有效值（list <kind>、whoami）而不是猜测，并在任何变更前说明确切命令。更多示例：
  • 「最近 24 小时有什么问题/故障吗？」 → errors --since 24h --aggregate，然后给出明细。
  • 「为什么会话 run-001 失败了？」 → events --session-id run-001 --all + evals --session-id run-001。
  • 「本周质量趋势如何？」 → evals --aggregate --since 7d，然后深入查看低分运行。
  • 「给 CI 创建一个只能推送事件的密钥。」 → keys create ci --add events:add（说明命令后创建，并捕获一次性密钥）。
  • 「谁有访问权限？将 Dana 设为只读。」 → users list → users update dana@… --permission-set read-only（向你确认后执行）。
  • 「确认正在触发的告警并分配给我。」 → incidents list --state firing → incidents ack <id> / incidents assign <id> you@…。
有关这些操作背后的确切命令、参数和 JSON 格式，请参见 CLI 参考文档和 Agent 的 CLI 使用示例。

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下一步

  • CLI：agenteye 完整命令与参数参考文档。
  • Agent 的 CLI 使用示例：可直接复制的 jq 模式和退出码处理方法。
  • Evaluator agent skill：同类 skill，用于构建 agenteye evals 读取其分数的评估器。
  • Python SDK agent skill：同类 skill，用于为 Agent 添加遥测数据发送能力，使 agenteye 能够读取相应数据。
  • AI 助手：仪表盘内置助手（与本终端 skill 不同）。
  • API 密钥：限定 skill 可执行操作范围的按组织权限模型。