Sitrep、Grafana連携のAIコパイロット

SitrepはmacOS メニューバーアプリケーションで、エンジニアがインシデント対応の混乱を管理し、画面コンテキストを自動的にキャプチャーして検索可能にするのに役立つ。インシデント開始を押すと、アプリは画面を約15秒ごと（5秒から5分の間で設定可能）にスクリーンショットし、各フレームを1568ピクセルにダウンスケールしてClaudeのビジョンAPIに送信し、フレーム全体でタイルを比較する重複排除ステップを実行する。重複とノイズをドロップし、少なくとも52個のタイルが移動したか、コンテンツを含むタイルが変更されたフレームを保持。重複排除を生き残ったフレームはClaudeへの1つのビジョンコール経由で処理され、構造化JSON を抽出する：要約、アプリコンテキスト、トレースID、エラーメッセージ、サービス、メトリクス、URL、ダッシュボード、ログ行。プロンプトは部分的に見える値（半分読み取られたトレースID は何もないより悪い）の補完を禁止し、すべての観察がappend-only JSONLファイルに追加され、スクリーンショットは~/Library/Application Support/sitrep/sessions/のローカルに保存される。

コア相互作用はClaudeOpus（アダプティブシンキング有効）でバックアップされたチャットコパイロットと、最大8ラウンドで最大20ツールコール/セッションで実行される手動ツール使用ループ。質問を尋ねる「そのトレースIDは何で、時間はどこに行きました？」エージェントは5つのツールを呼ぶことができる：search_timeline（無料、フレーム観察全体でローカルトークンオーバーラップ検索）、inspect_frame（ストレージスクリーンショットを焦点を当てた質問で再読み込み、使用あたり1つのビジョンコール）、tempo_search（インシデントウィンドウにスコープされたGrafana Tempoに対するTraceQL）、tempo_get_trace（トレースIDの完全スパンリスト）、prom_query（インスタント PromQL、オプションで過去の瞬間で評価）。エージェントの全返信（アダプティブシンキング有効な場合を含む）は会話に戻される。ツール障害はモデルが推論できるテキストとして戻される；モデルコール障害は致命的。引用はフレームを開く副作用として記録される（モデルが主張しない）ため、散文はモデルのものだが領収書はハーネスのもの。

アプリが実行するすべてのLLMコールはそれ自体がOpenTelemetry GenAI セマンティック規約でインストルメント化される：gen_ai.*スパン、トークン使用量ヒストグラム、およびコストカウンター（すべてインシデント対応を支援する同じローカルGrafanaインスタンスに出荷）。アプリは3つの意図的な方法で仕様から逸脱する：gen_ai.operation.nameは常に列挙値chatを報告する（4つのLLMコールタイプはすべてMessages API補完であるため）、app レベルの区別（ingest_frame、inspect_frame、locate、chat）がsitrep.operationに乗る；コストはsitrep.gen_ai.costで、gen_ai.client.cost.usdではない（規約にはコストメトリクスがないため）；gen_ai.systemは既存ダッシュボードとの後方互換性のために新しいgen_ai.provider.nameと共に発行される。インターフェースはライブコントロールとしてコストを表示する。ビジョンモデルをOpus 4.8からHaiku 4.5（約5倍安い）に切り替えてスキャン頻度を変え、クリックされる際に推定$/hrが再計算される。Blackoutモードは（OS キャプチャーAPIが呼び出されない）機密画面を開く必要がある時にキャプチャーを完全に一時停止；チャットとタイムラインは動作を続ける。実行するには、Node ≥20とmacOS、オプションでGrafana OTEL-LGTM コンテナをデプロイ（docker run -d --name lgtm -p 3000:3000 -p 4317:4317 -p 4318:4318 grafana/otel-lgtm:latest）、npm install、.env.exampleを.envにコピー（ANTHROPIC_API_KEYを追加またはモックモード用に空白のまま）、npm run devが必要。デモはAPIキーなしでhttp://localhost:5187経由でnpm run demoで実行可能（ステージングデータ使用）。

Sitrepはインシデント対応の実際の課題に対処する：複数のウィンドウとツール全体で数十の高速移動する事実を追跡する認知負荷。画面キャプチャーとビジョン抽出を自動化することで、エンジニアの画面で何が起きたかの検索可能でタイムスタンプ付きのレコードを作成する。ローカルでインデックス化され、検索自体にAPIキーは不要。アーキテクチャーは意図的に軽量：モデルは戦略を決定する（次に呼ぶツール）が、ハーネスはガードレールを強制する（引数の検証、Tempoクエリをインシデントウィンドウにスコープ化して無言の失敗を回避、ラウンドと費用をキャップ）。この分離により、結果が退屈な場合でもエージェントが適応でき、ハルシネーション化されたトレースや暴走ループのリスクを冒さない。

自己計測設計は注目に値する：アプリが実行するすべてのLLMコール（フレーム抽出、タイムライン検索、トレース取得、推論）はOpenTelemetry GenAI スパンでラップされて同じGrafanaインスタンスに送信される。つまり、コパイロット自体のレイテンシ、トークン使用量、エラーがダッシュボードでデバッグ可能で、ツールを観測可能なシステム自体にする（ブラックボックスではなく）。GenAI仕様からの3つの意図的な差異（app レベルの操作をsitrep.operationにルーティングしてgen_ai.operation.nameを汚さない、sitrep.gen_ai.costをドル単位で作成、後方互換性のために廃止予定のgen_ai.systemを発行）既存のGrafanaダッシュボードとの互換性を保ちながら仕様を拡張する実用的な選択を反映。

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