Flowsery: análise de bugs por session replay que ordena os problemas

Onde um relatório de funil para em "42% abandonam no onboarding", a análise de bugs por session replay do Flowsery aponta o botão quebrado que causou isso. Uma IA assiste a cada sessão gravada, encontra o momento em que algo falhou e escreve um issue que você entrega direto a um agente.

Ninguém no seu time vai assistir a 4.000 gravações. Esse é o problema do session replay como categoria: você instala, assiste a seis sessões na primeira semana e depois as gravações se acumulam intocadas enquanto bugs continuam indo para produção.

Este guia mostra o que a análise detecta e como sair de um issue detectado até uma correção mergeada. Ir para: O que é detectado | Configuração | Do issue à correção | FAQ.

O que a análise de bugs do Flowsery detecta

O Flowsery grava sessões reais como reprodução completa do DOM, não como vídeo, e revisa cada uma automaticamente. Quatro sinais explicam a maior parte do que aparece:

• Rage clicks: alguém martelando um botão que não faz nada.
• Erros de JavaScript: a exceção no console que nenhum usuário reportou.
• Dead clicks: toques em algo que parece clicável e não é.
• Abandonos inesperados: a sessão que termina no meio do fluxo sem motivo.

Ocorrências idênticas são agrupadas em um único issue e ordenadas por quantas sessões afetam, então um bug de checkout que atinge 300 pessoas fica acima de uma falha estética vista duas vezes.

Tarefa	Session replay manual	Análise de bugs do Flowsery
Encontrar um bug	Você mesmo revisa as gravações	Já agrupado e ordenado
Saber o que vem primeiro	Intuição	Ordenado por sessões afetadas
Reproduzir	Escrever os passos de memória	Passos para reproduzir em cada issue
Chegar ao momento da falha	Vasculhar a linha do tempo	Link direto para o segundo exato
Passar para um desenvolvedor	Print e um parágrafo	Ticket no Linear ou Jira, ou um prompt
Custo de privacidade	Banner de consentimento, cookies	Sem cookies, sem dados pessoais

O que vem em cada issue

Um issue no Flowsery se parece mais com um relatório de bug pronto do que com uma linha de painel:

• Severidade, de baixa a crítica, com status aberto, em andamento ou resolvido.
• Sessões afetadas, primeira ocorrência e última detecção.
• Uma descrição e os passos para reproduzir, escritos a partir do que a IA viu na gravação.
• A URL inicial e a URL no momento da falha.
• Um inspetor com as chamadas de rede, a saída do console e os eventos ao redor da falha.
• Um player que salta direto para o segundo da falha, com navegação para a sessão anterior e a seguinte.

Esse último ponto pesa mais do que parece. Pular entre cinco sessões com o mesmo bug diz em um minuto se ele é de um navegador, de uma rota específica ou de todo mundo.

Guia de configuração

Você já usa o Flowsery

Nada a fazer. A gravação de sessões roda no mesmo snippet de tracking que você já instalou. Sem um segundo SDK, sem tagueamento, sem configuração. Os issues começam a aparecer na página Issues conforme as gravações chegam.

Você é novo no Flowsery

Cadastre-se em flowsery.com, adicione seu site e cole o snippet. É uma tag de script e funciona com Next.js, WordPress, Shopify ou HTML puro. Gravação e análise funcionam desde a primeira sessão.

Você vem do PostHog ou do Amplitude

Não precisa esperar tráfego novo. O Flowsery importa suas gravações existentes do PostHog ou do Amplitude e as analisa, então você já tem issues reais no primeiro dia em vez de uma página vazia. O PostHog conecta com uma API key pessoal e o ID do projeto; o Amplitude, com API key, secret key e região de dados. A importação roda em segundo plano.

Todos os planos incluem 100.000 gravações de sessão e 100.000 sessões analisadas por IA por mês.

Do issue detectado à correção em produção

É aqui que entra o agente que você já roda no ClawOneClick.

Copiar o prompt de correção

Todo issue tem a ação Copy to LLM. Ela monta um prompt a partir do issue: o que quebrou, os passos para reproduzir, a URL e o contexto de console e de rede. Cole isso no seu agente OpenClaw ou no seu agente de código e ele começa com a reprodução real, não com a sua versão resumida dela.

É isso que muda o ciclo. A maioria dos relatos de bug perde metade da informação entre o usuário e o desenvolvedor. Aqui a fonte é a própria gravação, e a passagem de bastão é um colar da área de transferência.

Enviar para o seu rastreador

Conecte o Linear ou o Jira nas configurações do site e reporte um issue como ticket sem sair do Flowsery. Título, descrição e passos para reproduzir vêm preenchidos. Se o seu projeto no Jira exige campos obrigatórios, você os preenche na mesma janela e pode salvá-los como padrão do projeto para que o próximo envio seja um clique.

Receber no Slack

Conecte um canal do Slack e os novos issues chegam lá. Para um time pequeno isso costuma bastar como triagem: os críticos aparecem onde você já está e você abre a gravação pela mensagem.

Acompanhar como um bug

Os issues passam por aberto, em andamento e resolvido, e aceitam comentários. Se você já usa Linear ou Jira, fique neles. Se não usa, isso é suficiente para parar de perder bugs.

Ensinar o que não é bug

Parte do que é sinalizado é intencional. Uma etapa de confirmação que parece abandono, uma área morta proposital, um widget de terceiros que sempre lança erro.

Marque o issue como "não é um issue" e explique o motivo. O Flowsery o suspende e transforma sua explicação em uma regra que orienta as próximas análises, para que o mesmo falso positivo não volte na semana seguinte. As regras ficam visíveis e editáveis na página Rules. A análise fica mais silenciosa quanto mais você corrige, o contrário do que acontece com a maioria das ferramentas de alerta.

Onde o skill de analytics continua útil

Vale ser preciso: o skill do Flowsery para OpenClaw consulta dados de analytics, ou seja, visitantes, séries temporais, quebras por página, referenciador, país, dispositivo, metas e receita. Ele não consulta issues. A análise de bugs vive no painel do Flowsery, com Slack, Linear, Jira e o prompt de correção como saídas.

Na prática, os dois cobrem as duas metades da mesma pergunta. Pergunte ao seu agente pelo WhatsApp ou Telegram "como foi o funil de cadastro esta semana" e você recebe o número. Abra Issues e encontra o timeout de 4 segundos no Stripe que explica esse número.

Se você usa o SEO Suite e o Alert-Manager do stack de 7 skills: o skill de SEO traz tráfego, o do Flowsery mede, e a análise de bugs pega no que esse tráfego esbarrou.

Perguntas frequentes

O que é a análise de bugs por session replay no Flowsery?

O Flowsery grava sessões reais como reprodução completa do DOM e coloca uma IA para revisar cada uma. Ela sinaliza rage clicks, erros de JavaScript, dead clicks e abandonos inesperados, agrupa ocorrências idênticas em um issue e ordena por sessões afetadas.

Preciso de código extra para gravar sessões?

Não. A gravação usa o mesmo snippet leve do Flowsery que você já instala para analytics. Sem SDK separado, sem tagueamento, sem nada para configurar.

Posso importar gravações que já tenho?

Sim. O Flowsery importa gravações do PostHog e do Amplitude e aplica a mesma análise nelas, então você começa pelo seu histórico em vez de esperar tráfego novo.

Meu agente OpenClaw consegue consultar os issues?

Não diretamente. O skill do Flowsery para OpenClaw cobre dados de analytics: visitantes, quebras, funis, metas, receita. Para issues, use Copy to LLM e entregue ao seu agente uma reprodução completa, ou envie os issues para Slack, Linear ou Jira.

Quantas sessões são analisadas?

Todos os planos incluem 100.000 gravações e 100.000 sessões analisadas por IA por mês. Cotas maiores são combinadas caso a caso.

O session replay é compatível com o GDPR?

Sim. O Flowsery não usa cookies, não coleta dados pessoais e não rastreia visitantes entre sites. Gravação e análise funcionam sem banner de consentimento e sem amostragem.

E se a IA sinalizar algo que não é bug?

Marque como "não é um issue" e diga por quê. O Flowsery esconde o item e escreve uma regra a partir da sua explicação para que relatos parecidos não voltem. Essas regras podem ser editadas depois.

Conclusão

O analytics diz que um número mudou. O session replay diz por quê, mas só se alguém assistir às gravações, e ninguém assiste. Deixar a IA assistir e transformar isso em issues ordenados e reproduzíveis é o que faz valer a pena guardá-las.

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