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title: "Flowsery: análise de bugs por session replay que ordena..."
description: "A análise de bugs por session replay do Flowsery revisa cada gravação com IA, ordena os bugs por sessões afetadas e entrega ao seu agente um prompt de correção."
url: "https://clawoneclick.com/pt/blog/flowsery-analytics-skill"
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### TL;DR, Resposta rápida

6 min de leitura

O Flowsery grava todas as sessões e coloca uma IA para assistir a todas elas. O que quebra vira um issue com severidade, número de sessões afetadas, passos para reproduzir e um link para o segundo exato. Dali você copia um prompt de correção para o seu agente OpenClaw, envia o issue para o Linear ou o Jira, ou recebe no Slack. O skill do Flowsery para OpenClaw entrega os números; a análise de bugs entrega o motivo.

Onde um relatório de funil para em "42% abandonam no onboarding", a [análise de bugs por session replay](https://flowsery.com/features/ai-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](#o-que-a-an%C3%A1lise-de-bugs-do-flowsery-detecta) | [Configuração](#guia-de-configura%C3%A7%C3%A3o) | [Do issue à correção](#do-issue-detectado-%C3%A0-corre%C3%A7%C3%A3o-em-produ%C3%A7%C3%A3o) | [FAQ](#perguntas-frequentes).

## [O que a análise de bugs do Flowsery detecta](#o-que-a-análise-de-bugs-do-flowsery-detecta)

O [Flowsery](https://flowsery.com/) 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](#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](#guia-de-configuração)

### [Você já usa o Flowsery](#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](#você-é-novo-no-flowsery)

Cadastre-se em [flowsery.com](https://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](#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](#do-issue-detectado-à-correção-em-produção)

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

### [Copiar o prompt de correção](#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](#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.

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### [Receber no Slack](#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](#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](#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](#onde-o-skill-de-analytics-continua-útil)

Vale ser preciso: o [skill do Flowsery](https://clawhub.ai/tarasshyn/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](https://clawoneclick.com/pt/blog/openclaw-7-skills-business): o skill de SEO traz tráfego, o do Flowsery mede, e a análise de bugs pega no que esse tráfego esbarrou.

## [Perguntas frequentes](#perguntas-frequentes)

### [O que é a análise de bugs por session replay no Flowsery?](#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?](#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?](#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?](#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?](#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?](#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?](#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](#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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[#openclaw](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=openclaw)[#ai-agents](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=ai-agents)[#automation](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=automation)[#analytics](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=analytics)[#session-replay](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=session-replay)[#bug-tracking](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=bug-tracking)[#openclaw-skills](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=openclaw-skills)[#flowsery](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=flowsery)[#privacy](https://clawoneclick.com/pt/blog?tag=privacy)

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