概要
主な機能
- 自律的なアラートトリアージ
- Root Causeのヒュポテシス生成
- 可観測性プラットフォームとの統合
- ログ、メトリクス、トレースのクロス信号検索
- 人間が読めるインシデントのサマリー生成
- 継続的な学習(プロダクション環境)
料金
- モデル
- Freemium
- カテゴリー
- AI エージェント
- 評価
- 4.8 / 5 (6)
ユースケース
オンコールのアラートトリアージの自動化
プロダクションにおけるアラートの発火時、Clericは自律的に調査を行って、起こり得るRoot Causeを表面化させ、オンカールに呼ばないために必要なものすべてからエンジニアに覚醒しないようにします。'
Cross-SignalのRoot Cause Analysis
既存の可観測性スタック内のログ、メトリクス、トレースを検索して、Root Causeのヒュポテシスに応える証拠を提供します。
MTTRを短縮する
コンパクトで人間が読めるIncident Summariesを提供して、エンジニアが情報に基づいて行動を起こすために確認することなく行動を起こし、コンパイアントなクラウドネイティブ・システムのMTTRを短縮します。
オンコールの疲れを軽減する
初期調査の再帰的仕事をエンジニアーチームに自動化して、オンコールのスタッフがオンオフの判断を必要とするインシデントに注力できるようにします。
メリット & デメリット
メリット
- 初期のトリアージを自動化してオンコールの負担を軽減
- ログ、メトリクス、トレースを検索
- フィンディングの推論と証拠を提供
- MTTRを短縮
- 既存の可観測性ツールとの統合
デメリット
- 信号のデータの品質に応じて、効果は影響を受ける
- 臨界インシデントには人工的に確認が必要
- 監視システムに成熟しているチームには限りなく有用なことではない
- 独自の環境に合わせるためにチューニングが必要
レビュー
6件の評価の平均。
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
Q&A
Clericにおけるフリーワークとは何でしょうか？
"three categories"あります。知識の質問、例えば「orders APIについて教えてください」ということ。システムの管理、例えば告知をミュートするか、Clericのメモリを更新すること。ハンドオフ、例えばLinearのチケットを作成したり、PRを開けるか、Slackにメッセージを投稿すること。何かが正常に動いていなければ、コストを請求しません。
Asked by Quoc Bui · Mar 8, 2026
"Issue"とは何かを教えてください。
"Issue"とは、Clericがエンドツーエンドで解決するように定義されたオペレーショナルな問題です。これはPagerDutyから受け取ったページ、スケジュール監視で検知された異常、または展開が失敗した場合に発生します。Clericは問題の原因を調査し、見つけた原因を検証し、修正案を提案します。Issueは1つだけなので、その価格は1つだけです。それがエージェントに何度もパスを通過する場合でも、どの場合でも同様です。
Asked by Kirsi Laine · Mar 8, 2026
Clericが間違った場合に何が起こる?
Clericは問題に対して再度作業を行います。正解を出せる責任は私たちが負うため、2回目以降の作業については追加のコストは発生しません。
Asked by Wei Chen · Feb 18, 2026
クレジットが尽きた場合に何が起こる?
クレジットは1か月ごとに繰り越され、月々の割り当ての2倍まで上限が設けられています。年間のバケットを超えた場合、追加のクレジットを購入したり、新しいワークをブロックするハードキャップを設定したり、アップグレードしたりすることができます。超過分については、次の請求書に記載され、書面による承認が必要になります。
Asked by Hannah Goldberg · Jan 30, 2026
私たちのデータをトレーニングに使用していますか?
いいえ。カスタマーデータは、基本的なモデルをトレーニングまたは改善するために使用されることがありません。評価が終了すると、継続しない場合は契約上、データを削除することに同意します。セキュリティとプライバシーポリシーの詳細は、docs.cleric.ai/securityに記載されています。
Asked by Amara Chukwu · Jan 7, 2026
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