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拡張機能は、ページ上のどこにいてもスクリーンショットか画面録画を取得し、共有前に注釈を付けられる。視覚的なバグ報告に頼るチームは、期待どおりの注釈ツールに加えて、もう一つ手に入れる。直近2分の画面上の動きを巻き戻せるのだ。マウスに手を伸ばす頃にはバグが起きていた、という場面で役立つ。要点は単純だ。問題がまだ画面にあるうちに録る。後から記憶に頼らない。

どのレポートも、取得時点で引き出したコンソールログ、ネットワークリクエスト、バックエンドログ、アプリケーションログを載せている。デバイスと環境の情報も取る。だからブラウザのバージョンやビューポートのサイズといった細部が、レポートと一緒に運ばれる。開発者にとって、これは「動かない」と、実際に開けるレポートとの違いだ。彼らがすでに使っているツールに届く。これが優れた視覚的バグ報告の狙いそのものである。

AIは取得した文脈を読み、何が起きた可能性が高いかを平易な言葉でまとめ、さらにそのバグが他に何へ影響しうるかの分析を書く。出発点であって判定ではない。行動する前に自分で確かめるべきだ。無料プランでは月5件のAI要約、Teamプランでは50件が使える。

AIデバッガーは技術的な文脈を掘り下げ、ありうる根本原因を提案する。開発者のデバッグはどう速くなるのか。アシスタントが読める文脈から始まる。MCPサーバーはさらに一歩進む。AIコーディングエージェントがバグ報告をリンクとして読み込めるようにし、AIアシスタントのようなツールが、チームと同じ証拠から作業できるようにする。MCPサーバーは有料機能だ。

レポートはJiraとは双方向で同期し、GitHub、GitLab、Linear、Asana、Notion、ClickUp、Trello、Azure Boards、Basecamp、Zoho、ProofHubなどへは一方向で同期する。Sentry連携とwebhookの選択肢もある。バグの待ち行列がすでに別の場所にあるチームにとって、これは重要な話だ。無料枠でなければ、の話だが。

チームメンバーはレポートにコメントし、ファイルを添付し、状況が変われば編集できる。すべてが1本の共有リンクにぶら下がっているので、議論はチャットのあちこちに散らず、証拠の隣に留まる。編集できるレポートは、トリアージのメモを古びさせるのではなく訂正できるという意味でもある。

録画は該当の瞬間まで切り詰め、外部に出す前に機密データを隠すようぼかせる。小さな機能だが、ユーザーデータを扱うチームには実質的な重みがある。生の録画はしばしば、映すべき以上のものを映してしまう。使えるかどうかはプラン次第だ。