Les agents peuvent-ils lire les rapports automatiquement ?

Oui. Le serveur MCP pour la lecture directe (list_reports / get_report) est disponible aujourd’hui, tout comme l’écriture de statut (set_status). Vous pouvez aussi exporter le rapport en Markdown et le coller dans votre agent. Les connecteurs natifs Slack, Linear ou Jira n’existent pas encore.

Quels agents peuvent le consommer ?

Tout agent qui accepte du contexte en texte : Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, OpenCode et Cline lisent directement le Markdown exporté.

Quelle est la différence entre la project key et la secret key ?

La project key publique (pr_...) va dans le widget du navigateur et ne fait qu’envoyer des rapports. La secret key (pr_sk_...) authentifie un agent auprès du MCP pour lire et clôturer les rapports, et n’est jamais exposée côté frontend.

La personne qui relit a-t-elle besoin d’un compte ?

Non. Elle a seulement besoin du lien de la preview. Les commentaires arrivent automatiquement sur votre dashboard.

feedback prêt pour les agents

Feedback pour agents IA

Un coding agent ne vaut que le contexte que vous lui donnez. Le feedback pour agents IA de Patchrooms transforme un clic sur l’app en un rapport structuré (sélecteur, capture, objectif et contraintes) que Claude Code, Cursor ou Codex lisent et exécutent sans poser de questions.

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Qu’est-ce qu’un feedback structuré pour coding agents ?

Un feedback classique produit un ticket pour un humain. Le feedback prêt pour les agents (agent-ready feedback) produit du contexte que l’IA peut exploiter directement : le sélecteur de l’élément, une capture, l’objectif et les contraintes de l’artefact, pas seulement une description en texte libre.

Une capture isolée accompagnée d’un « corrige ça » force l’agent à deviner l’objectif et l’intention, et chaque supposition coûte une régénération. Le feedback structuré supprime cette part de devinette : l’agent édite le bon élément pour atteindre l’objectif indiqué.

Des bug reports pour agents IA, capturés une seule fois

En mode artifact-review, Patchrooms attache à chaque commentaire l’objectif, les contraintes et l’outil, à côté du sélecteur et de la capture. Le travail de structuration se fait une fois, au moment du clic, et non à chaque fois que quelqu’un transmet le bug à un agent.

Sélecteur du DOM de l’élément cliqué.
Capture d’écran, URL, viewport, navigateur et erreurs de console présentes.
Commentaire écrit ou note vocale transcrite automatiquement.
Statut par rapport : nouveau, trié, en cours, clôturé.

Un serveur MCP pour du feedback que l’agent lit tout seul

Pour les boucles qui tournent sans humain pour coller quoi que ce soit, un serveur MCP pour le feedback expose list_reports et get_report (captures incluses) afin que l’agent lise la file directement, et set_status pour clôturer ce qu’il corrige. La lecture et la clôture fonctionnent aujourd’hui ; les connecteurs natifs Slack, Linear ou Jira, pas encore.

La secret key (pr_sk_...) authentifie l’agent auprès du MCP et n’est jamais exposée côté frontend. La documentation du MCP est en anglais sur docs.patchrooms.com.

Export Markdown pour n’importe quel agent

Vous préférez coller le contexte vous-même ? Chaque rapport s’exporte en Markdown que vous lisez et collez dans Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf ou Cline. Le texte lu par l’agent reste en anglais (c’est ce que le modèle consomme). Voici à quoi ressemble un export :

## Report: Checkout review
**Tool:** claude-code   **Goal:** reduce checkout friction
**Constraint:** keep the layout single-column

- **Element:** `input#coupon-code`
- **Comment:** Remove the coupon field; almost no one uses it.
- **Screenshot:** blob/scr_5da7.png
- **URL:** https://preview.example.com/checkout

La revue d’artefacts IA, dans une seule room

La revue d’artefacts IA (AI artifact review), c’est la boucle : générer, relire sur place, corriger. Chaque commentaire atterrit dans un dashboard avec un statut, pour que l’équipe voie ce qui est résolu et ce qui reste ouvert, plutôt que de relire l’historique du chat.

C’est le checkpoint avant que la code review ne commence : quelqu’un qui regarde ce que l’agent a réellement rendu, pas le diff. Plus de détails dans agent-ready feedback et dans les workflows.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qui rend un feedback « prêt pour les agents » ?: Le fait qu’il porte du contexte structuré qu’un agent peut exploiter : le sélecteur de l’élément, une capture, l’objectif et les contraintes de l’artefact, pas seulement une description en texte libre.
Les agents peuvent-ils lire les rapports automatiquement ?: Oui. Le serveur MCP pour la lecture directe (list_reports / get_report) est disponible aujourd’hui, tout comme l’écriture de statut (set_status). Vous pouvez aussi exporter le rapport en Markdown et le coller dans votre agent. Les connecteurs natifs Slack, Linear ou Jira n’existent pas encore.
Quels agents peuvent le consommer ?: Tout agent qui accepte du contexte en texte : Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, OpenCode et Cline lisent directement le Markdown exporté.
Quelle est la différence entre la project key et la secret key ?: La project key publique (pr_...) va dans le widget du navigateur et ne fait qu’envoyer des rapports. La secret key (pr_sk_...) authentifie un agent auprès du MCP pour lire et clôturer les rapports, et n’est jamais exposée côté frontend.
La personne qui relit a-t-elle besoin d’un compte ?: Non. Elle a seulement besoin du lien de la preview. Les commentaires arrivent automatiquement sur votre dashboard.