Why per-minute billing for Custom Work?

Custom Work covers automations you direct: scheduled monitors, custom agents, slash commands. The cost depends on how long the agent actually runs, so you pay for the time it works, not for it being available.

How does the free trial work?

14 days on your own production, 500 credits. Cleric joins your existing on-call rotation. Day 12 is a trial review with your team; by day 14 your team has the data to decide.

What happens at the end of the annual contract?

The contract is 12 months and auto-renews. Renewal mechanics, notice periods, and any true-up are covered in the Order Form.

ClericClerk: مساعد الذكاء الاصطناعي المستقل لإدارة مرونة الإنتاج

4.8 (6)

مراجعة بواسطة Daniel Nikulshyn·تم التحديث يوليو 2026

DevOps SRE Observability Incident Response Cloud Native Monitoring AI Agent

نظرة عامة

Cleric هو مهندس موثوقية موقع مدعوم بالذكاء الاصطناعي والذي يحقق بشكل تلقائي في إشعارات الإنتاج في اللحظة التي يتم إطلاقها فيها. يتصل ببنية مراقبتك الحالية ، ويربط الإشارات عبر السجلات والقياسات والتعقبات ، ويعمل من خلال فرضيات بنفس الطريقة التي يعمل بها مهندس على اتصال بشري. بدلاً من إيقاظ المهندسين في كل页، يقوم Cleric بالتصنيف الأولي، وي缩ّص الأسباب المحتملة الجذرية، ويه ヾل ملخصًا متسقًا مع أدلة داعمة. يمكن للفرق مراجعة منطقيته، وتأكيد النتائج، والعمل بشكل أسرع، مع تقليص متوسط وقت الحل والارهاق أثناء呼 الدورة. تم تصميمه لفرق الهندسة التي تعمل على أنظمة تعLEM/native معقدة، يهدف Cleric إلى التعامل مع العمل التحقيقي المتكرر لاستجابة للحوادث بحيث يمكن لمهندسي SRE والمطورين التركيز على البناء والإصلاح بدلاً من الحفر من خلال لوحات التحكم.

الميزات الرئيسية

ترياج تنبيهات مستقل
توليد فرضية причина الجذر
الاندماج مع منصات الرقابة
الارتباط العرضي عبر السجلات، المعايير، المستحدمات
ملخصات الحوادث قابلة للقراءة من قبل الإنسان
التعلم المستمر من بيئة الإنتاج

التسعير

النموذج: Freemium
الفئة: الموضويين العليقيي الحصكلية
التقييم: 4.8 / 5 (6)

حالات الاستخدام

تحليل التنبيهات الآلي

يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي كليكر بتوفير فهم آلي لتنبيهات الإنتاج والإشارة إلى الأسباب المحتملة.

“لا تحتاج إلى إيقاظ مهندسي نظام للتأكد من كل صفحة. ”

تحليل السبب الجذري عبر تكامل سجلات النظام والمقاييس ومسارات التطبيق ضمن تشكيلة المراقبة.

“تسريع وقت الاستجابة للتزامنها مع الأسباب المحتملة. ”

تحسين كفاءة حل المشكلات وتسريع الوقت اللازم لحل المشكلة

يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي كليكر بتحسين كفاءة حل المشكلات وتوفير الوقت اللازم لحل المشكلة.

“تسريع نهج حل المشكلة وتقليل الوقت اللازم لإصلاحها. ”

تحسين تحليل المشكلات وتسريع وقت الاستجابة

يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي كليكر بتسهيل تحليل المشكلات وتسريع وقت الاستجابة.

“تحسين قدرة حل المشكلات وتسريع الاستجابة. ”

المزايا والعيوب

المزايا

يقلل من عبء الدورية عن طريق آليته الترياج الأولي
ي conducted التحقيقات عبر السجلات، المعايير، المستحدمات
يقدمเหตات وتبريرات للنَتائِج
يسرع من متوسط وقت الحل
يندمج مع أدوات الرقابة الحالية

العيوب

فعالية الأداة تعتمد على جودة بيانات القياس عن بعد
لا يزال يحتاج إلى مراجعة بشرية للحالات الحرجة
قيمتها محدودة للفرق التي لا تمتلك مراقبة متطورة
قد تحتاج إلى ضبط لتناسب البيئات الفريدة

المراجعات

4.8

المتوسط من 6 تقييم.

سجّل الدخول لكتابة مراجعة.

Joanna Kowalski

Jan 30, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and reduces on-call burden by automating initial triage. Autonomous alert triage fits neatly into how we already work, and integration with observability platforms removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Pierre Dubois

Sep 20, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: root cause hypothesis generation and integrates with existing observability tools. On balance the feature set — especially continuous learning from production environment — justifies the 5 stars for our use case.

Kwame Mensah

Sep 6, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: integration with observability platforms and provides reasoning and evidence for findings. On balance the feature set — especially continuous learning from production environment — justifies the 5 stars for our use case.

Omar Haddad

Jul 29, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is integration with observability platforms — handled better than most — and reduces on-call burden by automating initial triage. Still requires human review for critical incidents is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Tomáš Novák

Jun 25, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Continuous learning from production environment just works and integrates with existing observability tools. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Aaliyah Johnson

Jun 8, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: human-readable incident summaries and investigates across logs, metrics, and traces. On balance the feature set — especially cross-signal correlation across logs, metrics, traces — justifies the 5 stars for our use case.

أسئلة وأجوبة

What does Cleric do for free?

Three categories. Knowledge questions, like “what services depend on the orders API?” System management, like muting an alert or updating Cleric’s memory. Handoffs, like creating a Linear ticket, opening a PR, or posting a Slack message. If it isn’t operational work, we don’t bill for it.

Asked by Quoc Bui · Mar 8, 2026

What counts as an Issue?

An Issue is a defined operational problem Cleric takes end to end. A page from PagerDuty. An anomaly detected by a scheduled monitor. A failed deploy. Cleric investigates, finds root cause, verifies the finding, and proposes a fix. One Issue, one price, no matter how many passes the agent needs.

Asked by Kirsi Laine · Mar 8, 2026

What if Cleric gets it wrong?

Push back and Cleric keeps working the same Issue. We take the risk on getting it right, so a second pass doesn’t cost you more.

Asked by Wei Chen · Feb 18, 2026

What happens if I run out of credits?

Credits roll over one month, capped at 2× your monthly allocation. If you exceed your annual bucket, you can buy more credits, set a hard cap to block new work, or upgrade. Overages are billed on the next invoice and require written sign-off.

Asked by Hannah Goldberg · Jan 30, 2026

Do you train on our data?

No. Customer data is never used to train or improve underlying models. After an evaluation ends, if you don’t continue, we contractually commit to deleting your data. Full security and privacy policy at docs.cleric.ai/security.

Asked by Amara Chukwu · Jan 7, 2026