9d3f01eorders.enrichOrders
- 発生リリース
v2.4.0- 原因と見られる変更
- #815 注文クエリの範囲を拡大
- 実行箇所
orders/getUserOrders.ts:47
変更を起点にしたパフォーマンス監視
Sixty はリリースによるアプリの振る舞いの変化を検知します。1 回だったクエリが 14 回に、30 行だった結果が 30,000 行に変わったら、その証拠を普段お使いのコーディングエージェントへ渡します。
This release changed what this operation normally does.
1 コマンドで導入0 作るダッシュボード0 調整するしきい値0 収集するユーザーデータ
すでに別のものにお金を払っていますか?Datadog・New Relic・Sentry との比較 →新しいダッシュボードではなく、答えを
あるリリースで回数が変わり、対象コードを変更したプルリクエストが 1 つありました。クエリ、スタックフレーム、デプロイ差分も一緒に届きます。
ループの全体像と、エージェントがそれを閉じる仕組み →新しいダッシュボードではなく、答えを
9d3f01ev2.4.0orders/getUserOrders.ts:47AIランタイムのリグレッション検出
Sixtyは同じエージェントタスクをリリース間で比較します。トークン、モデルコスト、最初のトークンまでの時間、ツール呼び出し、失敗を測り、フィードと匿名化トレースで原因を示します。
release e18c6baアプリ全体をつなぐ1本のトレース
トレースコンテキストはサービスをまたいでリクエストを追跡します。生成はツール呼び出しを、ツールは内部のHTTPとDB処理を所有し、原因となったプルリクエストまで示します。
証拠に紐づくセッションリプレイ
ブラウザーエラー、反応しない操作、終わらない読み込みが見つかると、Sixtyは失敗前後の短いマスク済み録画を保持します。全訪問者の記録ではなく、所見に付く証拠です。
静かに回り続けるループ
確認すべきダッシュボードも、設定すべきアラートもありません。下の3つが製品のすべてで、あなたがやるのは最初の1つだけです。
リリース情報は、普段お使いのデプロイ先から自動で取得します。
1 回だったクエリが 14 回に。しきい値を決めておく必要はありません。
計測値、クエリ、スタックフレーム、関連する差分がまとめて届きます。
リリースからコードの一行まで
1 回のデプロイには多くの変更が含まれます。Sixty はリリース間の正確なコミットを調べ、検出箇所のファイルを変更したプルリクエストを特定します。
v2.4.0このデプロイに4件の変更が入っていました
orders.getUserOrders は毎回30行を返していました。それが基準線です。誰かが決めたわけではありません。pnpm e2e が出力するものです。リリースタグとプルリクエスト番号は例示です。常時監視を、本当に常時
すべてのリリースは、公開の数分後に1つ前と比較されます。アプリが動いている限りずっとです。あなたが起動する必要はなく、何も尋ねられず、忘れずに実行すべき処理もありません。
4c02f1a変化なし · 47件の操作を比較2 minbb7e340変化なし · 47件の操作を比較3 min2e9b503何も返さないprofile.load12 行 → 0 行4 min5a1d0c8変化なし · 48件の操作を比較2 minc40aa19変化なし · 48件の操作を比較2 min9d3f01e行数orders.getUserOrders30 行 → 30,000 行4 min9d3f01eN+1orders.enrichOrders1 クエリ → 14 クエリ4 min7b21ee4変化なし · 46件の操作を比較3 mina3f9c21変化なし · 46件の操作を比較2 mind81b904変化なし · 46件の操作を比較2 minpnpm e2e の実行から再構成しています(数値はその実行のもの)。リビジョンは例示です。新しい作業手順は不要
見張るのは Sixty、直すのはあなたがすでに使っているコーディングエージェント。その受け渡しをするのが1つの MCP サーバーです。だから導入はどこでも同じ2つの値で済み、自分のエディタがない環境では、代わりにチャットに貼り付ける1つのプロンプトになります。
コマンド1つ。検出結果は、そのまま動けるペイロードとして届きます。
同じ2つの値を、設定ブロックとして。
自分のエディタは不要 —— チャットにプロンプトを1つ貼るだけです。
エージェントとデプロイが同じ場所に。リリースの目印はおまけで付いてきます。
Copilot、Continue、その他あなたが組み込んでいるもの。
さらに Windsurf、Zed、Cline —— MCP を話すものなら何でも。
OpenTelemetry / OTLP · Node · Python · Go · Ruby · PHP · Browser · React Native · Supabase
Keep Grafana, Prometheus, Elastic, Vercel, AWS, or the backend you already use. Send the same OTEL traces and metrics to Sixty for release-aware problem detection.
OpenTelemetry setup → 対応するすべての言語とフレームワーク →小さく始めて、すべて使える
どちらのプランにも、すべての検出結果、エージェント API、MCP が含まれます。7 日間のトライアルでは全機能を利用でき、次のリリース後に最初の比較が届きます。
claude mcp add sixty …最後の手順が、正直に言うべき引っかかりです。導入は1分ですが、最初の比較は次のデプロイまでかかります。リリースが1つしかなければ、比べる相手がないからです。
7 日間のトライアルを開始役に立つのは次のデプロイから
何が変わったかは Sixty に任せ、修正はコードを知るエージェントに任せましょう。
ユーザーID、プロンプト本文、モデルの回答、クエリ値は収集しません。ルート、ツール入力、結果は形だけに変換され、リプレイの文字は既定でマスクされます。
pnpm e2e の出力から再構成しています。これはまさにこの回帰を仕込み、検出するものです。数値はその実行のものです。
すべて静かです。 直近のデプロイ以降、変化はありません。
30行 → 30,000行1000×
クエリが where 句を失い、テーブル全体を読んでからコード側で絞っています。手元のノートPCでは何も遅くなりません —— そこのテーブルは40行しかないからです。
誰かを待っています。開いてから4秒です。あなたのエージェントが対応中 —— MCP 経由で証拠を取得しました。クエリ、スタックフレーム、数値。解決済み · 「user_id に対する不足していた where 句を追加」