Zipy

Zipy は、ユーザーが何をクリックしたかだけでなく、何をしたかを記録する。デバッグスタックの残りと一緒に届く session replay ソフトウェアだと考えればいい。操作、コンソール出力、ネットワーク呼び出し、画面遷移を 1 本の再生で取得するため、顧客が壊れたフローを報告したとき、そこに至った正確なクリックとエラーの順序を確認できる。「アプリが壊れた」と「まさにこの瞬間だ」の間の隔たりは素早く埋まる。同じビューは Web と、Android、iOS、React Native、Flutter のアプリの両方に存在する。

Zipy はエラーをグループ化し、source map 付きのスタックトレースを表示し、種類別に分類までできる。これが基盤のエラー監視の側面だ。生のログをスクロールする代わりに、エラーを開くと、何人のユーザーが遭遇したか、どのリリースで、セッションがどう見えたかが分かる。無視ルールはサードパーティスクリプトのノイズをろ過する。Slack と Teams のアラートは、新しいエラーをチームがすでに話している場所へ届ける。

2 つの AI 機能が視聴時間を削る。AI 要約は、再生を最後まで見ずに、どのセッションでも平易な言葉で要点を返す。再現手順は、エラーに至った手順を生成する。バグ報告を前にした開発者にとって、それは勘と ToDo の違いだ。速い。

ヒートマップは、ページのどの部分が注目を集め、どこまでスクロールされるかを示す。クリック要素フィルタを使えば、ユーザーが操作した要素でセッションを切り分けられる。両者を合わせると、分析では通常答えられない疑問に答える。なぜ人はクリックをやめたのか。あるボタンが多くの閲覧を得ながらほとんどタップされないなら、問題はおそらくレイアウトかコピーだ。

Zipy は、API 呼び出しの健全性とページの Core Web Vitals をユーザー側から追跡する。高い DNS 時間や大きなレスポンスペイロードなど、遅いリクエストのよくある原因を指し示す。だから修正は推測から始まらない。すでにパフォーマンスを調整しているチームにとって、これは別のツールではなく replay データの隣に座る。

アラートは Slack、Microsoft Teams、メールに届く。日次ダイジェストやライブ通知のルールを調整できる。Jira と Slack のリンクで、セッションがそのままチケットに落ちる。役割ベースのアクセスは、チームが大きくなるにつれてプロジェクト権限を整えておく。午前 2 時に何かが壊れたとき、そのチャネルはすでに開いている。

Zipy の Ask AI は、取り込んだデータを平易な言葉で照会させ、Oopsie AI エージェントはよくある調査の問いに対応する。開発者の代わりではない。バグ探しの最初の 5 分を縮めるだけだ。