Hyperprobe

AI 智能体现在编写并上线了我们几乎所有的代码。所以当生产环境凌晨 2 点出问题时，没人能解释运行中的系统为什么会那样。

更糟的是，这些故障无法在本地复现。它们能通过测试和代码评审。于是当它们在线上爆发时，你的智能体只能根据日志和追踪去猜——而那些日志和追踪从未捕获故障时的内存状态。工程师们不断加 console.log、重新部署、等待，而问题还在持续流失用户。

HyperProbe 终结了这个循环。当凌晨 2 点出问题时，你的智能体（Claude Code、Codex、Cursor）现在可以通过我们的 MCP，向运行中的服务注入只读探针，捕获日志和追踪从未拥有的精确变量值。探针非阻塞，零开销。所以智能体不再靠猜、不再烧几千个 token，而是像本地复现一样调试线上问题，不冒更多停机风险。

我们的一位用户用 9.5 分钟解决了一个支付问题，而这个问题以前要他们的工程师花 4 小时。

我们认为可观测性的形态会随着智能体从“始终开启”变成“按需触发”。我们俩都曾在 OYO 和 LimeTray 多年构建并大规模运维生产系统。我们亲眼看到工程师所携带的上下文对于可靠运行系统有多关键。而随着编码智能体的出现，这种上下文正在快速消失。

我们渴望听到来自快速交付的工程师和团队的反馈，他们希望自己的智能体对运行中的代码拥有安全的“眼睛和耳朵”。你上次被拉进作战室，是因为一件如果当时有正确数据本来 10 分钟就能搞定的事，是什么时候？

来 hyperprobe.co 约个时间，或写信到 shailendra@hyperprobe.co 或 karan@hyperprobe.co

👉 把 SDK 加到你的后端，60 秒内把我们的 MCP 插进 Cursor/Claude Code，让它先在 staging 环境调试一个问题（之后再上生产）。

热烈祝贺发布，团队！

使用编码智能体时，调试线上运行时问题一直感觉像最大的瓶颈。让智能体直接在 IDE 里获得动态、真实的变量状态，而不是翻日志、反复重新部署，这绝对是一个颠覆性的改变。

很期待看到 HyperProbe 如何改变 AI 辅助工作流。祝你们今天大获成功！🙌

@shailendra_singh_ht 。我理解这对调试运行中的逻辑问题很有帮助，那它是否也能用来诊断性能瓶颈或内存泄漏？

只读在这里并不等于安全。探针仍然会提取实时变量值，所以任何安全团队第一个问题就是：当智能体探测包含卡号或会话 token 的帧时会发生什么，这个值最终会不会落到你们的存储里。“零开销”这句话也承载了很多，我会在旁边加一个 p99。9.5 分钟才是真正打动人的数字。

我猜在添加这个 SDK 后，一定会有一些性能开销吧？

希望有一天能把 hyperprobe 和 Go 一起用！不过还是恭喜啦！