Flowsery: análisis de errores con session replay que ordena los bugs

Donde un informe de embudo se queda en "el 42 % abandona en el onboarding", el análisis de errores con session replay de Flowsery señala el botón roto que lo provocó. Una IA revisa cada sesión grabada, encuentra el momento del fallo y lo redacta como un issue que puedes pasar directamente a un agente.

Nadie de tu equipo va a ver 4.000 grabaciones. Ese es el problema de fondo del session replay como categoría: lo instalas, ves seis sesiones la primera semana y después las grabaciones se acumulan sin que nadie las toque mientras siguen saliendo bugs a producción.

Esta guía cubre qué detecta el análisis y cómo pasar de un issue detectado a un fix mergeado. Ir a: Qué detecta | Configuración | Del issue al fix | FAQ.

Qué detecta el análisis de errores de Flowsery

Flowsery graba sesiones reales como reproducción completa del DOM, no como vídeo, y revisa cada una automáticamente. Cuatro señales explican la mayoría de lo que marca:

• Rage clicks: alguien machacando un botón que no hace nada.
• Errores de JavaScript: la excepción en consola que ningún usuario te reportó.
• Dead clicks: toques sobre algo que parece interactivo y no lo es.
• Abandonos inesperados: la sesión que termina a mitad del flujo sin motivo.

Las apariciones idénticas se agrupan en un solo issue y se ordenan por sesiones afectadas, así que un bug de checkout que golpea a 300 personas queda por encima de un fallo estético que apareció dos veces.

Tarea	Session replay manual	Análisis de errores de Flowsery
Encontrar un bug	Revisar grabaciones tú mismo	Ya agrupado y ordenado
Saber qué va primero	Intuición	Ordenado por sesiones afectadas
Reproducirlo	Escribir los pasos de memoria	Pasos para reproducirlo en cada issue
Llegar al momento del fallo	Buscar por la línea de tiempo	Enlace directo al segundo exacto
Pasarlo a un desarrollador	Captura de pantalla y un párrafo	Ticket en Linear o Jira, o un prompt
Coste de privacidad	Banner de consentimiento, cookies	Sin cookies, sin datos personales

Qué contiene cada issue

Un issue en Flowsery se parece más a un informe de error terminado que a una fila de un panel:

• Severidad, de baja a crítica, con estado abierto, en curso o resuelto.
• Sesiones afectadas, primera vez visto y última vez detectado.
• Una descripción y los pasos para reproducirlo, escritos a partir de lo que la IA vio en la grabación.
• La URL inicial y la URL en el momento del fallo.
• Un inspector con las llamadas de red, la salida de consola y los eventos alrededor del fallo.
• Un reproductor que salta al segundo exacto del fallo, con navegación a la sesión anterior y siguiente.

Esto último pesa más de lo que parece. Poder saltar entre cinco sesiones con el mismo bug te dice en un minuto si es cosa del navegador, de una ruta concreta o de todo el mundo.

Guía de configuración

Ya usas Flowsery

No hay nada que hacer. La grabación de sesiones va sobre el mismo snippet de tracking que ya instalaste. Ni un segundo SDK, ni etiquetado, ni configuración. Los issues empiezan a aparecer en la página Issues según llegan las grabaciones.

Empiezas con Flowsery

Regístrate en flowsery.com, añade tu sitio y pega el snippet. Es una etiqueta de script y funciona con Next.js, WordPress, Shopify o HTML plano. La grabación y el análisis funcionan desde la primera sesión.

Vienes de PostHog o Amplitude

No hace falta esperar tráfico nuevo. Flowsery importa tus grabaciones existentes de PostHog o Amplitude y las analiza, así que el primer día tienes issues reales en lugar de una página vacía. PostHog se conecta con una API key personal y el ID de proyecto; Amplitude, con API key, secret key y región de datos. La importación corre en segundo plano.

Todos los planes incluyen 100.000 grabaciones de sesión y 100.000 sesiones analizadas con IA al mes.

Del issue detectado al fix en producción

Aquí es donde entra el agente que ya tienes en ClawOneClick.

Copiar el prompt de arreglo

Cada issue tiene la acción Copy to LLM. Construye un prompt a partir del issue: qué se rompió, los pasos para reproducirlo, la URL y el contexto de consola y de red. Pega eso en tu agente de OpenClaw o en tu agente de código y empieza con la reproducción real, no con tu resumen de ella.

Eso es lo que cambia el circuito. La mayoría de los reportes de bugs pierden la mitad de la información entre el usuario y el desarrollador. Aquí la fuente es la propia grabación y el traspaso es pegar del portapapeles.

Enviarlo a tu gestor de tickets

Conecta Linear o Jira en los ajustes del sitio y reporta un issue como ticket sin salir de Flowsery. Título, descripción y pasos para reproducirlo vienen rellenos. Si tu proyecto de Jira exige campos obligatorios, los completas en el mismo diálogo y puedes guardarlos como valores por defecto del proyecto para que el siguiente reporte sea un clic.

Recibirlo en Slack

Conecta un canal de Slack y los nuevos issues llegan ahí. Para un equipo pequeño suele bastar como triaje: los críticos aparecen donde ya estás y abres la grabación desde el mensaje.

Seguirlo como un bug

Los issues se mueven entre abierto, en curso y resuelto, y admiten comentarios. Si ya usas Linear o Jira, quédate ahí. Si no, esto basta para dejar de perder bugs.

Enseñarle qué no es un bug

Parte del comportamiento marcado es intencionado. Un paso de confirmación que parece un abandono, una zona muerta puesta a propósito, un widget de terceros que siempre lanza errores.

Marca el issue como "no es un issue" y explica por qué. Flowsery lo suspende y convierte tu explicación en una regla que guía los análisis siguientes, para que el mismo falso positivo no vuelva la semana que viene. Las reglas se ven y se editan en la página Rules. El análisis se vuelve más silencioso cuanto más lo corriges, justo al revés que la mayoría de las herramientas de alertas.

Dónde encaja todavía el skill de analítica

Conviene ser preciso: el skill Flowsery para OpenClaw consulta datos de analítica, o sea visitantes, series temporales, desgloses por página, referrer, país, dispositivo, objetivos e ingresos. No consulta issues. El análisis de errores vive en el panel de Flowsery, con Slack, Linear, Jira y el prompt de arreglo como salidas.

En la práctica cubren las dos mitades de la misma pregunta. Pregunta a tu agente desde WhatsApp o Telegram "cómo fue el embudo de registro esta semana" y tienes el número. Abre Issues y encuentras el timeout de 4 segundos en Stripe que lo explica.

Si usas SEO Suite y Alert-Manager del stack de 7 skills, el skill de SEO trae tráfico, el de Flowsery lo mide y el análisis de errores atrapa con qué se topó ese tráfico.

Preguntas frecuentes

Qué es el análisis de errores con session replay de Flowsery

Flowsery graba sesiones reales como reproducción completa del DOM y pone una IA a revisar cada una. Marca rage clicks, errores de JavaScript, dead clicks y abandonos inesperados, agrupa las apariciones idénticas en un solo issue y las ordena por sesiones afectadas.

Hace falta código extra para grabar sesiones

No. La grabación usa el mismo snippet ligero de Flowsery que ya instalas para analítica. Sin SDK aparte, sin etiquetado, sin nada que configurar.

Puedo importar grabaciones que ya tengo

Sí. Flowsery importa grabaciones de PostHog y Amplitude y les aplica el mismo análisis, así que puedes partir de tu histórico en vez de esperar tráfico nuevo.

Puede mi agente de OpenClaw consultar los issues

No directamente. El skill de Flowsery para OpenClaw cubre datos de analítica: visitantes, desgloses, embudos, objetivos, ingresos. Para los issues, usa Copy to LLM y pasa a tu agente una reproducción completa, o envía los issues a Slack, Linear o Jira.

Cuántas sesiones se analizan

Todos los planes incluyen 100.000 grabaciones y 100.000 sesiones analizadas con IA al mes. Las cuotas mayores se acuerdan caso por caso.

El session replay cumple el RGPD

Sí. Flowsery no usa cookies, no recoge datos personales y no sigue a los visitantes entre sitios. La grabación y el análisis funcionan sin banner de consentimiento y sin muestreo.

Y si la IA marca algo que no es un bug

Márcalo como "no es un issue" y di por qué. Flowsery lo oculta y escribe una regla a partir de tu explicación para que no se vuelvan a levantar reportes parecidos. Esas reglas se pueden editar después.

Conclusión

La analítica te dice que un número se movió. El session replay te dice por qué, pero solo si alguien ve las grabaciones, y nadie las ve. Que la IA las vea y redacte issues ordenados y reproducibles es lo que hace que valga la pena guardarlas.

Prueba Flowsery gratis: todas las sesiones grabadas, todas las grabaciones revisadas y los bugs ordenados antes de que abras la página.