Classez les sessions cassées avec un plugin OpenAI dots pour l'analyse de sessions

Un agent toujours actif convient mieux à une tâche d'analytics qu'à toutes les autres, et un plugin OpenAI dots pour l'analyse de sessions est cette tâche : lire chaque matin la liste de problèmes que Flowsery construit à partir des enregistrements de session, et vous désigner les trois à ouvrir. Le dot ne regarde jamais un replay. Il classe, resserre et vous remet des IDs d'enregistrement. La configuration, l'URL du mode développeur et la connexion OAuth sont dans le guide du plugin OpenAI dots pour l'analytics web ; ce billet oriente le plugin vers les problèmes.

En bref : enregistrez une tâche de semaine qui liste les problèmes ouverts de gravité critical et high, les reclasse par sessionsCount et lit le détail des trois premiers. Trois lectures, et PATCH /issues/{issueId} reste interdit.

Que voit un dot quand il ouvre un problème Flowsery ?

Un dot voit la fiche de problème produite par Flowsery, pas l'enregistrement qui se trouve derrière. Chaque fiche de GET /issues porte un titre, une description, une gravité, un statut, sessionsCount, firstSeenAt, lastSeenAt, des stepsToReplicate ordonnés, un sampleRecordingId qui peut être nul et tout ticket externe lié. GET /issues/{issueId} ajoute les occurrences signalées avec un décalage atSeconds, les sessions derrière le problème avec leurs IDs d'enregistrement, et les commentaires de votre équipe.

La gravité prend low, medium, high et critical, et le statut prend open, in_progress, resolved et suspended. GET /issues trie par severity sauf si vous passez sort=recency. Les commentaires valent la peine d'être appris au dot tôt : ils distinguent un abandon que personne n'a vu d'un abandon qu'un collègue a examiné jeudi dernier.

Un dot peut-il regarder un replay de session ?

Un dot ne peut pas regarder un replay via le plugin, car l'API de Flowsery renvoie du JSON, pas de la vidéo. Ce qui s'en rapproche le plus, c'est le tableau occurrences : chaque moment signalé porte une description, une gravité et la seconde où il survient. Un dot peut donc vous dire qu'un groupe de rage clicks a touché 41 sessions, lire à voix haute les étapes pour le reproduire et nommer l'enregistrement qui le montre le mieux. Il ne peut pas vous dire que le bouton d'envoi semblait grisé.

Le navigateur Chrome du dot est le contournement tentant. Un dot peut ouvrir le tableau de bord Flowsery dans son propre navigateur une fois que vous l'avez connecté, et la connexion sécurisée d'OpenAI met le modèle en pause pendant que vous tapez et garde les identifiants hors du contexte du dot. Deux problèmes subsistent. OpenAI ne documente pas la façon dont un dot lit un lecteur de replay, et un navigateur connecté porte votre accès complet au tableau de bord, bien plus large qu'une connexion au plugin en Viewer. Gardez le visionnage du replay pour vous.

Quels appels de session lisent, et lequel écrit ?

Quatre endpoints de session comptent, et un seul modifie des données : PATCH /issues/{issueId} fait passer un problème d'un statut à un autre, et c'est là tout le problème de supervision.

Trois couches tiennent cette écriture à l'écart d'un dot. Sur ChatGPT Pro, l'article d'aide d'OpenAI d'août indique que le MCP personnalisé reçoit des « permissions de lecture/récupération », donc l'outil d'écriture est hors de portée avant même que le reste s'applique. Sur Business Premium, le MCP complet le remet en jeu, et des Custom Rules réglées sur "Ask before taking action" (demander avant d'agir) placent une question devant lui. Sous les deux, une connexion Flowsery avec le rôle Viewer reçoit un 403 permission_denied sur le PATCH, car seuls les Admins et les Editors détiennent flowsery.write.

Faut-il autoriser un dot à changer le statut d'un problème ?

Tenez les changements de statut à l'écart d'un dot pendant son premier mois, puis à l'écart de tout planning ensuite. Un problème resolved quitte la liste que tout le monde ouvre le matin, et un problème suspended disparaît de la réponse par défaut de GET /issues jusqu'à ce que quelqu'un demande status=suspended. L'hygiène des statuts est la corvée où un agent fait bonne figure : un balayage qui passe douze critical périmés en resolved produit une liste plus courte, avec le même tunnel de paiement cassé en dessous.

Le fonctionnement permanent rend la question plus aiguë pour un dot que pour un agent de chat. Un dot travaille pendant que vous dormez, et l'article de sécurité d'OpenAI cite l'envoi de messages et le partage de fichiers comme les actions pour lesquelles un dot demande une autorisation ; modifier une fiche dans une autre app ne figure pas sur cette liste. OpenAI vous donne deux moyens de surveiller : l'Activity View liste les tâches en cours et déléguées, et la supervision peut mettre en pause ou arrêter le travail du dot. Lisez les deux avant d'élargir quoi que ce soit.

Que doit dire la tâche de tri du matin ?

La tâche de tri du matin doit nommer le site web, la règle de classement et l'interdiction d'écrire, car un dot comble chaque vide avec son propre jugement. Collez ceci et changez les noms :

Every weekday at 08:30 Europe/Berlin, triage Flowsery issues for acme.com
in the Acme workspace. Use the Flowsery plugin only, never the browser.
Read only: never change an issue's status.
 
1. List open issues with severity critical or high.
2. Re-rank them by sessionsCount, highest first. Print severity and
   sessionsCount next to every title.
3. For the top three, get the issue detail: steps to replicate, the sample
   recording id, and the second of the first occurrence.
4. Skip any issue with a team comment from the last 7 days.
5. If an issue has no sample recording, say so. Do not pick another one.
6. Do not visit acme.com to reproduce anything.

La ligne 2 vient du conseil de Flowsery lui-même dans son worker MCP en lecture seule : l'ordre de tri de l'API n'est pas l'impact, et son exemple oppose un problème medium qui a touché 140 sessions à un critical qui en a touché 3. La ligne 6 est celle propre aux dots, et la section suivante l'explique.

Un dot qui reproduit un bug finit-il dans vos enregistrements ?

Un dot qui suit stepsToReplicate sur votre site en production le fait dans un vrai navigateur Chrome sur la machine Linux d'OpenAI, et le fait que Flowsery l'enregistre dépend d'un indicateur qu'OpenAI n'a pas documenté. Le tracker de Flowsery et son enregistreur de sessions ignorent tous deux tout navigateur qui déclare navigator.webdriver à true. La documentation de dots d'OpenAI, vérifiée le 29 septembre 2026, ne donne aucun user agent ni aucune plage d'IP, et ne dit rien de cet indicateur.

Si l'indicateur est activé, Flowsery écarte la visite. Sinon, la reproduction du dot est enregistrée comme la session de n'importe quel visiteur, à côté des vraies sessions à partir desquelles Flowsery construit ses problèmes. Une reproduction du tunnel de paiement en production atteint aussi une étape de paiement, et OpenAI indique que les achats exigent votre approbation. Reproduisez sur un site de préproduction, et lancez une fois le test de visibilité du guide d'analytics web pour savoir quelle issue s'applique à vous.

Qu'est-ce qui casse dans l'analyse de sessions avec un dot ?

Cinq choses cassent le tri des problèmes, et la quatrième ressemble à une réponse.

1. Un compte d'essai masque des problèmes. Sur un essai gratuit Flowsery, les problèmes détectés par l'IA au-delà des 10 premiers répondent « Upgrade to view this issue ». Le dot rapporte le message, pas le problème.
2. Le sélecteur de site web manque. Un identifiant qui couvre plus d'un site web a besoin de websiteId ou domain sur chaque appel, et un sélecteur qui ne correspond à rien renvoie 404 Website not found. Mettez le domaine dans la tâche.
3. L'id de visiteur est inventé. GET /visitors/{visitorId} prend la valeur _fs_vid que pose le tracker de Flowsery, et GET /realtime/map renvoie les IDs des visiteurs présents sur le site en ce moment. Un id deviné renvoie 404 Visitor not found.
4. Le classement est réécrit. Un résumé réordonne les problèmes selon ce qui se lit bien. Afficher severity et sessionsCount à côté de chaque titre garde l'ordre vérifiable.
5. Un 429 en plein balayage. Flowsery autorise 600 requêtes par minute et par clé, et chaque réponse porte RateLimit-Remaining et RateLimit-Reset. Dites au dot d'attendre la fin de Retry-After au lieu de relancer à l'aveugle.

La même boucle tourne aussi sur d'autres agents. Le connecteur Meta Muse pour l'analyse de sessions la construit à partir de la spécification publique, et le template de bot Grok pour l'analyse de sessions la livre sous forme de skill. Les problèmes que lisent les trois viennent de l'outil de session replay de Flowsery.

Questions fréquentes

Un dot peut-il clore un problème Flowsery tout seul ?

Seulement si trois couches le laissent faire. ChatGPT Pro limite le MCP personnalisé à la lecture/récupération selon l'article d'aide d'OpenAI d'août, les Custom Rules peuvent retenir chaque action jusqu'à votre approbation, et une connexion Flowsery en Viewer reçoit un 403 sur PATCH /issues/{issueId}. Gardez les trois en place pendant le premier mois.

Un dot peut-il lancer le tri quand un nouveau problème critical apparaît ?

Pas encore via un déclencheur d'événement. Les déclencheurs d'événements d'OpenAI exigent un service connecté qui prend en charge la surveillance d'événements, et la documentation MCP de Flowsery n'en décrit aucune au 29 septembre 2026. Une tâche de semaine à heure fixe est la solution de repli, donc un critical apparu à 09:00 attend l'exécution du lendemain matin.

Que voit un dot d'un visiteur ?

GET /visitors/{visitorId} renvoie la localisation, le navigateur, l'appareil, l'activité, le revenu et un profile avec userId, name et email dès que votre site a appelé identify. Flowsery ne stocke aucune adresse IP et ne pose aucun identifiant inter-sites. Décidez, avant d'autoriser l'appel, si un dot, dont vous ne pouvez ni consulter ni modifier les souvenirs, reçoit ces données.

Cela remplace-t-il l'ouverture du replay ?

Non. Le dot classe et resserre, et c'est dans l'enregistrement que se trouve la raison. Laissez le dot choisir les trois sessions qui valent dix minutes, puis passez ces dix minutes vous-même.

Pourquoi un problème suspended manque-t-il dans la liste du dot ?

GET /issues exclut les problèmes suspended de la réponse par défaut tant que vous ne demandez pas status=suspended. Si un problème a disparu et que personne dans votre équipe ne l'a déplacé, vérifiez dans l'Activity View du dot les tâches qu'il a exécutées.

De quel forfait Flowsery un dot de tri a-t-il besoin ?

N'importe lequel. GET /issues et l'analyse de sessions par IA qui l'alimente figurent dans Team à $250 par mois comme dans Pro à $500, chacun avec un essai gratuit de 14 jours sans carte. Pendant l'essai, seuls les 10 premiers problèmes s'ouvrent en entier.

Un dot doit-il utiliser son propre navigateur pour le tri ?

Gardez-le sur le plugin. Un navigateur connecté porte tout votre accès au tableau de bord, plus large qu'une connexion Viewer via le plugin, et OpenAI ne documente pas comment un dot lit un lecteur de replay. Écrivez "Utilisez uniquement le plugin Flowsery, jamais le navigateur" dans le texte de la tâche.

Comment classer les problèmes par impact plutôt que par gravité ?

Demandez au dot de reclasser par sessionsCount. GET /issues trie par severity sauf si vous passez sort=recency, et aucun des deux n'est l'impact. L'exemple de Flowsery oppose un problème medium qui a touché 140 sessions à un critical qui en a touché 3.

Que doit faire un dot quand il atteint une limite de requêtes ?

Dites-lui d'attendre le délai de Retry-After au lieu de réessayer à l'aveugle. Flowsery autorise 600 requêtes par minute et par clé, et chaque réponse porte RateLimit-Remaining et RateLimit-Reset.

Pourquoi un dot répond-il "Upgrade to view this issue" ?

C'est le message qu'un essai gratuit de Flowsery renvoie pour les problèmes détectés par l'IA au-delà des 10 premiers. Le dot rapporte le message, pas le problème. Pendant l'essai, seuls les 10 premiers problèmes s'ouvrent en entier.

Démarrez un essai Flowsery et lancez un balayage des problèmes en lecture seule, ou lisez d'abord la référence de l'API.

Sources : Introducing dots, How we build safety, security and privacy into dots, le récapitulatif du DevDay 2026, l'aide d'OpenAI sur la sécurité, la documentation utilisateur de dots, l'article d'aide MCP d'OpenAI (mis à jour en août 2026), la référence de l'API Flowsery, la spécification OpenAPI de Flowsery et le worker MCP en lecture seule de Flowsery. Vérifié le 29 septembre 2026.