pipefy-observability — скилл для Claude Code: логи агентов
Скилл для проверки логов ИИ-агентов и автоматизаций Pipefy, расхода кредитов и выгрузки истории задач в CSV.
npx skills add pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability -a claude-codeЧто делает pipefy-observability
Скилл даёт агенту доступ к наблюдаемости Pipefy: история запусков ИИ-агентов, логи автоматизаций, статистика использования на уровне организации, расход ИИ-кредитов и выгрузка истории задач автоматизаций. Внутри — таблица идентификаторов, которые ждут инструменты, и два набора шагов: диагностика падающего агента и экспорт истории в CSV.
Для логов агента нужен repo_uuid — UUID пайпа, а не числовой pipe_id. Числовой ID сначала прогоняют через get_pipe и берут pipe.uuid из ответа. Если передать числовой ID, get_ai_agent_logs вернёт пустой результат — это самая частая ошибка при первом запуске.
Экспорт асинхронный: export_automation_jobs запускает задачу, get_automation_jobs_export опрашивает статус, а get_automation_jobs_export_csv забирает готовый CSV. Советует ждать не меньше 60 секунд между опросами. Готовый экспорт отдаёт fileUrl — подписанную ссылку на xlsx, которая живёт 1 час после чтения, и до этого момента скачать файл может любой, у кого она есть. Если кредиты на нуле, ИИ-функции перестают работать до пополнения — об этом стоит предупредить администратора Pipefy.
Какие задачи решает
- найти упавшие запуски ИИ-агента по UUID пайпа
- посмотреть детали одного запуска агента
- собрать статистику запусков автоматизаций по организации
- проверить остаток ИИ-кредитов за текущий месяц
- выгрузить историю задач автоматизаций в CSV
Примеры запросов агенту
- покажи последние 30 логов агента для пайпа с UUID abc123
- сколько ИИ-кредитов осталось в организации 123 за current_month
- запусти экспорт истории задач автоматизаций и скачай CSV
Как установить pipefy-observability
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/pipefy-observability/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/pipefy-observability/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/pipefy-observability/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/pipefy-observability/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install pipefy/ai-toolkit pipefy-observability2Вручную: положить файлы
.github/skills/pipefy-observability/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/pipefy/ai-toolkit --path plugins/pipefy/skills/pipefy-observabilityВручную: положить файлы
.devin/skills/pipefy-observability/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о pipefy-observability
Как установить pipefy-observability в Claude?
Выполните npx skills add pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/pipefy-observability/SKILL.md.
Что делает pipefy-observability?
Показывает логи ИИ-агентов и автоматизаций Pipefy, статистику использования по организации, расход кредитов и выгружает историю задач автоматизаций в CSV.
Почему get_ai_agent_logs возвращает пустой список?
Скорее всего передан числовой pipe_id вместо UUID пайпа. Возьмите pipe.uuid из ответа get_pipe и повторите запрос.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: pipefy-observability description: > Use this skill when the user wants to check AI agent logs, automation execution logs, org-level usage stats, AI credit consumption, or export automation job history. tags: [pipefy, observability, logs, usage, credits, exports] --- # Observability Read the [MCP reference](references/mcp.md) or [CLI reference](references/cli.md) for the surface you are using. Load only the relevant reference. Monitor AI agent and automation execution, usage stats, credit consumption, and export job history. --- ## Identifiers reference Full identifier map: [observability identifiers](https://github.com/pipefy/ai-toolkit/blob/main/docs/mcp/tools/identifiers.md#observability). | Concept | What tools expect | How to obtain | |---------|-------------------|---------------| | **Pipe for AI agent logs** | `repo_uuid` — the pipe **UUID** | `get_pipe` with numeric `pipe_id`; use `pipe.uuid`. | | **Automation for logs** | `automation_id` — numeric | `get_automations pipe_id=...` | | **Org for usage stats** | `organization_uuid` — UUID **or** numeric org id | `get_organization` returns the `uuid`; a numeric id also works (resolved server-side). Execution-metrics / export take numeric `organization_id`. | --- ## Tools | Operation | Read-only | Purpose | | ------------ | ----------- | --------- | | `get_ai_agent_logs` | Yes | Execution history for a specific AI agent. | | `get_ai_agent_log_details` | Yes | Single execution detail for an AI agent log entry. | | `get_automation_logs` | Yes | Execution history for an automation (by automation ID). | | `get_automation_logs_by_repo` | Yes | Automation logs filtered by pipe. | | `get_agents_usage` | Yes | Org-level AI agent execution count and trends. | | `get_automations_usage` | Yes | Org-level automation execution stats. | | `get_automation_execution_metrics` | Yes | Per-automation execution metrics over `FIFTEEN_MINUTES`, `SIXTY_MINUTES`, `TWELVE_HOURS`, or `TWENTY_FOUR_HOURS`; partial success returns `partial_errors` for denied ids. | | `get_ai_credit_usage` | Yes | AI credit consumption and remaining balance. | | `export_automation_jobs` | No | Trigger async export of automation job history. | | `get_automation_jobs_export` | Yes | Poll export job status (after `export_automation_jobs`). | | `get_automation_jobs_export_csv` | Yes | Download finished automation-jobs export as CSV text. | --- ## Steps — diagnose a failing AI agent 1. **Get the pipe UUID** (not the numeric pipe ID): Operation: `get_pipe pipe_id=67890` Capture `pipe.uuid` from the response. 2. **Fetch recent agent logs:** Operation: `get_ai_agent_logs repo_uuid=<UUID> first=30` 3. **Identify the failed execution** — look for `status: failed` entries. 4. **Check credit usage** if the agent stopped unexpectedly: Operation: `get_ai_credit_usage organization_uuid=123 period="current_month"` 5. **Fix and re-enable** — update the agent config (see `pipefy-ai-agents`) and toggle status: Operation: `toggle_ai_agent_status` with the agent UUID and `active=true` (SDK: `agent_uuid`; MCP: `uuid`). --- ## Steps — export automation history as CSV 1. **Trigger the export:** Operation: `export_automation_jobs organization_id=123 period="current_month"` 2. **Poll for completion:** Operation: `get_automation_jobs_export export_id=<EXPORT_ID>` Repeat until `status` is `finished` or `failed`. A finished export also carries `fileUrl`, a signed link to the xlsx. It expires 1 hour after the read that returned it, and anyone holding it can download the file until then. When you hand it to the user, say that it expires in 1 hour; for a fresh link, poll again. 3. **Fetch CSV text** (when finished): Operation: `get_automation_jobs_export_csv export_id=<EXPORT_ID>` --- ## Success criteria - Agent logs show execution timestamps and statuses. - Credit usage shows remaining balance; no unexpected drops. - CSV export downloads successfully and contains expected automation history. ## Failure modes - **`get_ai_agent_logs` returns empty:** use the pipe **UUID** (e.g., `abc123-...`), not the numeric pipe ID. Get UUID from `get_pipe`. - **`get_automation_jobs_export` stays in `processing`:** large exports take time. Wait at least 60 seconds between polls. If still `processing` after several minutes, retry the export trigger. - **Credit usage shows 0 remaining:** alert the user — AI features will stop working until credits are replenished. Escalate to the Pipefy admin. ## See also - `pipefy-ai-agents` — create and configure AI agents. - `pipefy-automations` — create and debug automation rules.
© pipefy · Apache-2.0 · pipefy/ai-toolkit