Produkcja przestała mieścić się w czyjejkolwiek głowie. Polylane trzyma ją całą: chmury, kod i telemetria w jednym żywym grafie.
Dołącz do listy oczekującychIssue hotspot: 4 issues in the last 7 days
Change hotspot: 12 changes in the last 7 days
Change hotspot: 7 changes in the last 7 days
Issue hotspot: 2 issues in the last 7 days
Issue hotspot: 1 issue in the last 7 days
Change hotspot: 3 changes in the last 7 days
Agenci są tak dobrzy jak ich kontekst. Tak Polylane poznaje twój.
-
Cała twoja chmura, tylko do odczytu
AWS przez rolę tylko do odczytu, większość dostawców przez token API. Każdy zasób dołącza do grafu i sam pozostaje aktualny.
-
Połączone między dostawcami
Nazwy hostów, rekordy DNS i adresy IP łączą chmury: CNAME w Cloudflare wskazujący usługę w Render. Prawdziwa ścieżka żądania, nie diagram sprzed dwóch lat.
-
Ważne rzeczy obserwowane uważniej
Każdy zasób dostaje poziom, od krytycznego do minimalnego, wyliczany codziennie z ruchu i z tego, co od niego zależy. Możesz nadpisać dowolny.
-
Zapisuje to, co widzi
Każdy zasób ma wiki, która przepisuje się sama, gdy twój system dryfuje, a agenci zostawiają notatki: lipcowe dochodzenie uczy się od czerwcowego.
CLI albo MCP, twój wybór. Twój agent kodujący łączy się tak, jak chcesz.
CLI to podłącza.
Jedna instalacja łączy twój stack i rejestruje Polylane w każdym agencie kodującym na twojej maszynie.
MCP to serwuje.
Twoje chmury, telemetria, wdrożenia i kod za jednym serwerem MCP. Domyślnie odczyt; zapis stoi za polityką domyślnej odmowy.
W narzędziu, którego już używasz. Każdy agent czyta ten sam graf.
Code mode. Jedna wymiana, sama odpowiedź.
Zamiast wywoływać narzędzia jedno po drugim, twój agent pisze TypeScript na przestrzeni nazw tools serwera MCP, a serwer go uruchamia. Wyniki pośrednie nigdy nie trafiają do okna kontekstu; wraca tylko odpowiedź.
// Which deploy slowed checkout-edge? const deploys = await tools.deployHistory({ service: "checkout-edge", hours: 24 }); const { points } = await tools.queryMetrics({ service: "checkout-edge", metric: "latency.p99", hours: 24, }); const median = (xs) => xs.sort((a, b) => a - b)[xs.length >> 1] ?? 0; const p99 = (t, side) => median(points.filter((p) => (side < 0 ? p.t < t : p.t > t)).map((p) => p.v)); // Score every deploy by the p99 shift across its timestamp. const [worst] = deploys .map((d) => ({ ...d, shift: p99(d.at, 1) / p99(d.at, -1) })) .sort((a, b) => b.shift - a.shift); // Pull the error logs right after the suspect deploy. const errors = await tools.queryLogs({ service: "checkout-edge", level: "error", after: worst.at, limit: 5, }); // Only this returns; the series and logs stay in the sandbox. return { deploy: worst.sha, // 9f3c2a1 p99Shift: worst.shift, // 4.8 topError: errors[0]?.message, // "Hyperdrive pool exhausted" };
✓ one answer back; twenty round trips saved