仪表盘 - Failproof AI

仪表盘将已保存的查询整合为一个操作视图。围绕你预期有人需要做出的决策来构建它——而不是堆砌所有可用指标。

创建仪表盘

仪表盘
CLI

前往 Analyze → Queries，创建或打开一个已保存的查询，并验证其结果。
选择 add to dashboard，然后选择现有仪表盘，或在 Analyze → Dashboards 下新建一个。
打开仪表盘，进入编辑模式，排列图块，然后保存布局。
需要修改图块背后的数据或过滤条件时，返回对应查询进行编辑。

当前 Cloud CLI 未开放仪表盘的增删改查功能。请使用 CLI 构建并验证已保存的查询，然后在 UI 中将其添加到仪表盘。

fp query schema
fp query create "production error rate" --sql "SELECT ..."
fp query run <query-id>

常用仪表盘分组包括：

模型： 请求量、延迟、Token 用量、错误率及评估分数。
评估： 按 Agent 或环境划分的成功率和分数趋势。
工具： 调用量、失败率、耗时及重复调用情况。
Hooks 与策略： 决策次数、拒绝次数及策略匹配率。
自定义工作流指标： 来自你自己的事件字段和 SQL 的计算结果。

从已保存的查询开始，验证结果后再将其作为图块添加进来。务必明确区分生产环境和开发环境的过滤条件，避免测试流量掩盖回归问题。

为每个仪表盘指定一名负责人，并明确一个待回答的问题，例如「checkout-agent 的可靠性是否比上周有所下降？」