يصل كل خطأ إلى Jira مع الفيديو، سجلات وحدة التحكم، خطوات إعادة الإنتاج من الذكاء الاصطناعي، السبب الجذري، اقتراح إصلاح الكود، واختبار الانحدار. يقوم MCP Server بتوفير السياق الكامل لـ Cursor وClaude Code وWindsurf.
يعمل داخل Jira وGitHub. يتصل MCP بـ Cursor وClaude Code وWindsurf. تجربة مجانية لمدة ١٤ يومًا.
مكتشف الحلول بالذكاء الاصطناعي
✦ السبب الجذري
TypeError في checkout.js:142
كائن المستخدم (user) يكون فارغًا لأن الدفع...
تم بدء عملية الدفع قبل اكتمال تسجيل الدخول.
✦ اقتراح الإصلاح
if (!user) {
await waitForAuth();
}
// أضف تحققًا من وجود القيمة null قبل تهيئة الدفع
✦ مستوى الثقة: مرتفع (92%)
✦ اختبار الانحدار: تم إنشاؤه ✓
تقرير الخطأ يقول “لا يعمل”. لا توجد خطوات، لا سجلات، لا سياق. تقضي ٣٠ دقيقة تحاول إعادة إنتاج المشكلة.
يصل كل خطأ مع الفيديو، سجلات وحدة التحكم، أخطاء الشبكة، خطوات إعادة الإنتاج مرقمة، والسبب الجذري محدد بواسطة الذكاء الاصطناعي.
لا يوجد اختبار انحدار. يظهر نفس الخطأ بعد 3 أسابيع. جولة طوارئ أخرى.
يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء اختبار انحدار تلقائي باستخدام Playwright/Cypress من التسجيل. ادفعه إلى CI. هذا الخطأ لن يظهر مرة أخرى.
تقوم بنسخ السجلات يدويًا إلى أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى فقدان السياق. اقتراح الإصلاح يكون عامًا وغالبًا غير صحيح.
يقوم MCP Server بتسليم السياق الكامل للخطأ إلى Cursor/Claude Code. فقط قل “قم بإصلاح هذا الخطأ” ويملك الذكاء الاصطناعي كل ما يحتاجه.
يتجاوز الأمر مجرد “ما الذي تعطّل” إلى “كيف يمكن إصلاحه”. يقوم AI Solution Finder بتحليل أخطاء وحدة التحكم، وأعطال الشبكة، وتتبع المكدس (Stack Trace) لتوليد السبب الجذري واقتراح إصلاحات للكود مع مستوى الثقة.
مخرجات مكتشف الحلول
✦ السبب الجذري
الملف: src/checkout.js
السطر: 142
القيمة user.paymentMethod غير معرّفة
حالة سباق (Race condition): تم تهيئة الدفع قبل اكتمال المصادقة
✦ الإصلاح المقترح
const user = await waitForAuth();
if (user?.paymentMethod) {
initPayment(user.paymentMethod);
}
✦ مستوى الثقة: مرتفع (92%)
✦ إصلاحات مشابهة: 3 مشكلات تم حلّها
بعد التقاط الخطأ، يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء اختبار انحدار من بيانات التسجيل: خطوات التنقل الدقيقة، المدخلات، والنتائج المتوقعة. يمكنك نسخه، تنزيله، أو إرساله مباشرة إلى مستودعك.
checkout-payment.spec.ts
describe('تدفق الدفع في صفحة الدفع', () => {
it('يتعامل مع مستخدم غير مسجّل الدخول', async () => {
// الانتقال إلى صفحة الدفع
await page.goto('/checkout');
// محاولة الدفع بدون تسجيل الدخول
await page.goto('#pay-btn');
// التحقق من إعادة التوجيه إلى صفحة تسجيل الدخول
await expect(page.url())
.toContain('/login');
// التأكد من عدم حدوث خطأ
await expect(page).not.toThrow();
});
});
يقوم خادم MCP بتوفير جميع بيانات الأخطاء من Sniffer لأدوات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي باستخدام معيار Model Context Protocol (MCP) المفتوح. يتصل كل من Cursor وClaude Code وWindsurf بشكل أصلي. يقول المهندسون “أصلِح هذا الخطأ”، فيقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بجلب سياق الفيديو، والسجلات، وخطوات إعادة الإنتاج، والإصلاح المقترح.
npx @sniffer/mcp-server init
# Add to .cursor/mcp.json or claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"sniffer": {
"command": "npx",
"args": ["@sniffer/mcp-server"],
"env": { "SNIFFER_API_KEY": "your-key" }
}
}
}
cursor / claude code
> إصلاح خطأ الدفع من Sniffer
✦ جاري الاستعلام من خادم Sniffer MCP...
get_bug_report(id: "BUG-4821")
video, console, network, repro steps
AI solution + regression test
✦ اكتمال التحليل.
تطبيق الإصلاح على checkout.js:142...
تشغيل اختبار الانحدار المولد...
✓ تم تطبيق الإصلاح. جميع الاختبارات ناجحة.
✓ تم إضافة اختبار الانحدار إلى مجموعة الاختبارات.
تكتشف ميزة Smart Error Grouping متى يواجه عدة عملاء نفس الخطأ عبر جميع قنوات الالتقاط الثلاث. تعرض لوحة المشكلات الشائعة الأخطاء مرتبة حسب تأثيرها على العملاء، بحيث يمكنك إصلاح ما يهم أولاً.
يؤثر على ٢٣ عميلًا عبر ٤ متصفحات. شوهد لأول مرة منذ ٣ أيام. في تزايد ↑
١٢ عميلًا. ٥٠٢ بوابة خاطئة. الارتفاع مرتبط بالنشر #٤٨٢١.
٥ عملاء على Safari. يظهر بعد تحديد ١٠+ خيارات تصفية.
عميلان على Firefox. متقطع. أولوية منخفضة.
لا حاجة لأداة إدارة مشاريع منفصلة لتتبع الأخطاء. تتتبع لوحة كانبان المدمجة في Sniffer الأخطاء من الالتقاط حتى الحل مع تحديد مستوى الخطورة، المسؤولين، الوسوم، والتقديرات. يمكن التصعيد بنقرة واحدة إلى Jira أو Asana عند الحاجة.
To Do ٣
In Progress ٢
Done ٤
قم بتثبيت خادم Sniffer MCP (أمر واحد). تتصل Cursor وClaude Code وWindsurf بشكل أصلي. قل “أصلح خطأ الدفع من Sniffer” ويستلم الذكاء الاصطناعي السياق الكامل: الفيديو، السجلات، خطوات إعادة الإنتاج، السبب الجذري، واقتراح الإصلاح.
Playwright وCypress. تُنشأ الاختبارات من بيانات التسجيل الفعلية (تنقل حقيقي، مدخلات حقيقية، تأكيدات فعلية). يمكنك تعديلها قبل التصدير. أرسلها مباشرة إلى GitHub أو GitLab.
كل اقتراح يأتي مع درجة ثقة. يتم إنشاء الإصلاحات عالية الثقة (80%+) من تتبعات المكدس الحقيقية وأخطاء الشبكة، وليس من أنماط عامة. يراجع المهندسون دائمًا قبل التطبيق.
Jira، Asana، Azure DevOps، GitHub Issues، وLinear. تصل الأخطاء مع التقرير الكامل للذكاء الاصطناعي مرفقًا. يمكن إنشاء التذكرة بنقرة واحدة من لوحة Sniffer أو تلقائيًا من سير عمل الدعم.
تقوم Sentry وLogRocket بمراقبة أخطاء الإنتاج والجلسات. يلتقط Sniffer الأخطاء مع السياق الكامل من ثلاث قنوات (امتداد، روابط تسجيل، مقتطف JS)، ثم يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء خطوات إعادة الإنتاج، السبب الجذري، الإصلاح، واختبار الانحدار. هم يعرضون المشكلة، أما Sniffer فيساعدك على حلها.
تجربة مجانية لمدة ١٤ يومًا. لا حاجة لبطاقة ائتمان. كامل سير العمل بالذكاء الاصطناعي من اليوم الأول.