Улучшения всплывающих подсказок на диаграммах
Всплывающие подсказки на диаграммах в ClickStack стали заметно удобнее. Теперь при щелчке по диаграмме подсказка закрепляется на месте, а не исчезает, когда вы уводите курсор, — так данные действительно можно спокойно прочитать. Закреплённая подсказка показывает все значения в серии, а если их много, список можно прокручивать, а не терять часть значений из-за обрезки.
Теперь значения также можно копировать прямо из всплывающей подсказки — эта возможность появилась напрямую благодаря отзывам клиентов. Раньше пользователи видели нужные данные, но не могли их скопировать; теперь достаточно щёлкнуть по значению, и оно попадёт в буфер обмена.
Всё это стало возможным благодаря обновлению Recharts: теперь всплывающие подсказки рендерятся через портал, а не внутри контейнера самой диаграммы. Это особенно важно на панелях мониторинга, где много диаграмм расположено вплотную друг к другу, поскольку теперь подсказки больше не сжимаются и не обрезаются соседними элементами.
Связанные PR: #2642 feat(charts): закрепление всплывающей подсказки диаграммы по щелчку со встроенными действиями drill-down
Запуск MCP evals из PR
Теперь команда может запускать MCP evals напрямую из GitHub PR, а не только локально, поэтому любой может увидеть, как изменение в коде влияет на качество MCP до слияния. Это первая версия реализации: конвейер evals подключён к CI, чтобы он запускался автоматически и возвращал в PR сводную итоговую оценку.
Чтобы лучше понять, как работает фреймворк MCP evals в ClickStack, ознакомьтесь с записью в блоге бенчмаркинг MCP-сервера ClickStack с помощью HDX evals.
Связанные PR: #2628 feat(evals): M1 CI skeleton — сквозной запуск MCP evals в GitHub Actions
Поддержка метрик в MCP-сервер
Теперь MCP-сервер понимает метрики, а не только логи и трассировки, и для оценки того, насколько хорошо он их использует, появился соответствующий eval-фреймворк. В него добавлены генераторы для пяти типов метрик, которые поддерживает ClickStack (gauge, sum, histogram, exponential histogram и summary), а также новые eval-сценарии, для решения которых специально нужны метрики — например, утечка памяти JVM, которую по одним только логам и трассировкам по сути невозможно диагностировать.
Первые результаты показывают, что MCP-сервер с поддержкой метрик заметно быстрее проходит эти сценарии, чем стандартный MCP-сервер, работающий только со standard SQL, главным образом потому, что ему требуется меньше вызовов инструментов, чтобы прийти к ответу. Настройка всё ещё нужна (в некоторых сценариях LLM путается при сопоставлении с шаблоном из-за разных обозначений одной и той же метрики), но направление уже ясно: если дать агенту прямой доступ к метрикам, это откроет возможности для расследований, которые раньше были недоступны.
Связанные PR: #2645 feat(evals): support metric types and seeding
Улучшения селектора источника
Раньше выбор нужного источника часто сводился к прокрутке списка и догадкам. В инстансах с длинным списком источников после открытия выпадающего списка не было визуальной подсказки, какой источник выбран. В этом обновлении рядом с текущим источником добавлена галочка — по аналогии с уже существующим шаблоном множественного выбора, — поэтому теперь вы сразу видите, какой источник активен, ещё до того, как начнёте выполнять запросы.
Изменение небольшое, но оно избавляет от постоянного «подождите, а что сейчас выбрано?», которое за рабочий день успевает надоесть.
Связанные PR: #2651 feat(app): сделать выбранный источник в селекторе более очевидным
Преобразование из конструктора диаграмм в SQL
Раньше переход из визуального конструктора запросов в режим Raw SQL означал, что всё приходится начинать заново. Если вы собрали в конструкторе запрос с фильтрами и группировками, а затем упирались в то, что конструктор не мог выразить, при переходе в режим SQL вы попадали в пустой редактор.
Теперь при переключении в режим SQL запрос из конструктора проходит через тот же конвейер, что и при отрисовке диаграммы, поэтому вы сразу получаете в режиме SQL уже готовый эквивалентный запрос с корректными макросами, а не с жёстко заданными значениями. Обратного преобразования (из SQL обратно в конструктор) пока нет, но оно есть в дорожной карте.
Связанные PR: #2634 feat: Автоматическое преобразование диаграмм из конструктора в Raw SQL, #2666 fix(charts): Сохранение выбранного источника при переключении из конструктора в режим SQL
Новый механизм получения значений фильтров
Механизм получения списка доступных значений фильтров стал более интеллектуальным на уровне маршрутизации. Вместо одной фиксированной стратегии новая система анализирует, что доступно в схеме, в частности есть ли текстовые индексы, и выбирает наиболее эффективный способ построения списка фильтров.
Когда текстовые индексы доступны, ClickStack обращается к ним напрямую, а не использует таблицы rollup. Это также означает, что потребуется поддерживать меньше rollup и снизится риск нехватки памяти, с которой некоторые пользователи сталкивались при старом подходе. Для этого требуется ClickHouse 26.3, поэтому те, кто ещё не перешёл на эту версию, до обновления продолжат использовать существующий подход на основе rollup, после чего новый механизм включится автоматически.
Связанные PR: #2643 feat: rework getAllKeyValues and add filters populated from text indices
Улучшенная панель мониторинга RUM
Панель мониторинга Browser RUM теперь использует цветовое кодирование и сопровождается легендой в Markdown, которая поясняет значение цветов (хотя со временем её можно сделать ещё понятнее). Плитки Number для таких показателей, как сеансы с ошибками, теперь окрашиваются на основе настраиваемых пороговых значений, поэтому проблемные области сразу заметны, а не теряются на фоне множества нейтральных чисел.
Связанные PR: #2671 feat(dashboards): цветовое кодирование ключевых веб-показателей, времени загрузки страниц и плиток ошибок в Browser RUM