Nadi verzeichnet 60 monatliche Besuche mit -74,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Free Trial, Freemium, Paid“. Raindrop verzeichnet 42.807 monatliche Besuche mit -18,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
Crash-Care-Begleiter mit Fehlerverfolgung, Traces und Real User Monitoring
Fehler in deinen KI-Agenten finden und beheben, bevor Nutzer sie sehen
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | nadi.pro | raindrop.ai |
| Preismodell | Free Trial, Freemium, Paid | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 60 (60) | 42.807 (42.807) |
| MoM-Traffic-Delta |
|---|
| -179 (-74,9 %) |
| -9630 (-18,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇲🇾 Malaysia (100 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (77,1 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 24 | 23.551 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,2 | 4,4 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
Crash-Care-Begleiter mit Fehlerverfolgung, Traces und Real User Monitoring
Zehn Problemtypen mit vollständigen Stacktraces, intelligenter Deduplizierung und Verfolgung betroffener Nutzer – von Exceptions und langsamen Queries bis zu Queue-Jobs und Scheduler-Läufen.
Core Web Vitals, Sessions, JS-Fehler, Seitenladezeiten, Netzwerk-Timings und Rage-Click-Erkennung, mit Source-Map-Dekodierung für lesbare Traces.
Eine konfigurierbare Regel-Engine, die Alarme an Slack, Microsoft Teams, Telegram, Webhooks oder E-Mail schickt, mit Bestätigungs- und Auflösungsverlauf.
Datenisolation je Organisation, Teamrollen und Berechtigungen, gruppierte Projekte, Einladungen und vollständige Audit-Trails.
Fehler in deinen KI-Agenten finden und beheben, bevor Nutzer sie sehen
Sieh jede Nachricht, jeden Tool-Aufruf und jede Entscheidung eines Laufs mit Ein- und Ausgaben sowie Laufzeiten, um die Bruchstelle zu finden.
Wiederkehrende Fehler werden zu Issues mit Schweregrad, betroffenen Nutzern, letztem Auftreten und Konfidenz gebündelt – statt verstreuter Alarme.
Ein Agent untersucht und automatisiert Folgearbeiten in Slack, Web und MCP, damit Debugging dort passiert, wo das Team ohnehin arbeitet.
Szenarien gegen eine Änderung in einem Pull Request laufen lassen und mit echtem Traffic vergleichen, um Regressionen vor dem Merge zu fangen.
SpezialisiertEinheitliche Observability, Security und Incident Response für Engineering-Teams im Cloud-Maßstab
Kostenlos / Open SourceAgent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI
Kostenlos / Open SourceSelbstverbessernde KI-Agenten bauen, simulieren, evaluieren und überwachen
#3
Kostenlos / Open SourceMaxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, and production observability.
SpezialisiertDie Kollaborationsschicht für KI-Engineering-Teams
LLM-Evaluation, Observability und Red Teaming unternehmensweit standardisieren
Automatisiertes QA, Simulation und Observability für Sprach- und Chat-KI-Agenten
Kostenlos / Open SourceOpen-Source-Observability, die die Fehler deines KI-Agenten findet — und behebt
Full-Stack-Observability mit KI-SRE-Agent, der Probleme mitbehebt
AI-Agenten im Produktivbetrieb beobachten, bewerten und überwachen
SpezialisiertEuropäisches Uptime-Monitoring mit Incidents, Alerts und Statusseiten
SpezialisiertDer Debugging-Agent, der deinen Coding-Agent mit der Produktion verbindet
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