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# Investigar automáticamente alertas de Datadog

export const UseCaseHero = ({title, description, prompt, category, features, devinUrl, agent, intent, playbookId, type}) => {
  const encodedPrompt = encodeURIComponent(prompt || '');
  const tag = 'docs-use-case-gallery';
  const utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=hero-cta';
  const agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  const devinHref = type === 'schedule' ? 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : type === 'review' ? 'https://app.devin.ai/review?' + utm : agent === 'ada' ? 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true' + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : devinUrl ? devinUrl.includes('?') ? devinUrl + '&' + utm + agentParams : devinUrl + '?' + utm + agentParams : prompt ? 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encodedPrompt : 'https://app.devin.ai/?' + utm + agentParams;
  const buttonLabel = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin ↗' : type === 'review' ? 'Set Up Devin Review ↗' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin ↗' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana ↗' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin ↗' : 'Try in Devin ↗';
  const featureList = features ? features.split(',').map(f => f.trim()) : [];
  return <div className="uc-hero">
      <div className="uc-hero-inner">
        <div className="uc-hero-left">
          <h1 className="uc-hero-title">{title}</h1>
          <p className="uc-hero-desc">{description}</p>
          <div>
            <a href={devinHref} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="try-in-devin-btn">
              {buttonLabel}
            </a>
          </div>
        </div>
        <div className="uc-hero-meta">
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Author</span>
            <span className="uc-meta-value">Cognition</span>
          </div>
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Category</span>
            <span className="uc-meta-value">{category}</span>
          </div>
          {featureList.length > 0 && <div className="uc-meta-item">
              <span className="uc-meta-label">Features</span>
              <span className="uc-meta-value">{featureList.join(', ')}</span>
            </div>}
        </div>
      </div>
    </div>;
};

export const PromptBlock = ({children, type, agent, intent, playbookId}) => {
  var utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=prompt-block';
  var tag = 'docs-use-case-gallery';
  var agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  var label = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin' : type === 'playbook' ? 'Create Playbook' : type === 'knowledge' ? 'Add to Knowledge' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin' : 'Try in Devin';
  var buildUrl = function (text) {
    var encoded = encodeURIComponent(text);
    if (type === 'schedule') return 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
    if (type === 'playbook') return 'https://app.devin.ai/settings/playbooks/create?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (type === 'knowledge') return 'https://app.devin.ai/knowledge?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (agent === 'ada') return 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true&prompt=' + encoded;
    return 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
  };
  const ref = React.useRef(null);
  const [href, setHref] = React.useState('#');
  React.useEffect(() => {
    if (!ref.current) return;
    var codeEl = ref.current.querySelector('pre code');
    if (codeEl) {
      var text = codeEl.textContent.trim();
      if (text) setHref(buildUrl(text));
    }
    var header = ref.current.querySelector('[data-component-part="code-block-header"]');
    if (header && !header.querySelector('.prompt-block-devin-link')) {
      var link = document.createElement('a');
      link.href = href;
      link.target = '_blank';
      link.rel = 'noopener noreferrer';
      link.className = 'prompt-block-devin-link';
      link.style.cssText = 'display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;text-decoration:none;color:#fff;font-size:11px;font-weight:500;padding:4px 10px;border-radius:6px;white-space:nowrap;background:#317CFF;transition:background 0.2s;margin-left:8px;';
      link.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/><polyline points="15 3 21 3 21 9"/><line x1="10" y1="14" x2="21" y2="3"/></svg> ' + label;
      link.onmouseenter = function () {
        link.style.background = '#2968D9';
      };
      link.onmouseleave = function () {
        link.style.background = '#317CFF';
      };
      header.appendChild(link);
    }
    var existingLink = ref.current.querySelector('.prompt-block-devin-link');
    if (existingLink && href !== '#') existingLink.href = href;
  });
  return <div className="prompt-block" ref={ref}>{children}</div>;
};

<UseCaseHero title="Investigación automática de alertas de Datadog" description="Conecta las alertas de PagerDuty o Datadog con Devin para investigar automáticamente los incidentes." prompt="Ayúdame a configurar un pipeline para investigar alertas de Datadog con Devin. Sigue la guía en https://docs.devin.ai/use-cases/gallery/api-datadog-alert-investigation y acompáñame paso a paso: habilitar el MCP de Datadog, crear el controlador de webhooks y conectarlo con mis monitores de Datadog." category="Respuesta ante incidentes" features="API, MCP" />

<div className="uc-detail-wrapper">
  <Tip>Para una guía de integración de Datadog más detallada, [haz clic aquí](/es/enterprise/integrations/datadog).</Tip>

  <Steps>
    <Step title="Activa el MCP de Datadog">
      Devin necesita acceso a tu cuenta de Datadog para consultar logs, métricas y monitores durante una investigación.

      1. Ve a **Settings > Connections > MCP servers** y busca **Datadog**
      2. Haz clic en **Enable**, selecciona tu sitio/región de Datadog e introduce tu `DD-API-KEY` y tu `DD-APPLICATION-KEY`; genéralas en [Datadog > Organization Settings > API Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys)
      3. Haz clic en **Test listing tools** para verificar que Devin puede conectarse

      Una vez habilitado, Devin puede consultar logs de errores, obtener series temporales de métricas, listar monitores activos y buscar trazas, todo dentro de una sesión. Obtén más información sobre [cómo conectar servidores MCP](/es/work-with-devin/mcp).
    </Step>

    <Step title="Cree el puente de alertas hacia Devin">
      Necesitas un servicio pequeño que reciba webhooks de alerta e inicie una sesión de Devin a través de la [Devin API](/es/api-reference/overview). Despliega esto como una función serverless (AWS Lambda, Cloudflare Worker) o un contenedor ligero:

      ```python theme={null}
      from flask import Flask, request, jsonify
      import requests, os

      app = Flask(__name__)

      @app.route("/alert", methods=["POST"])
      def handle_alert():
          payload = request.json

          # Campos de la carga útil del webhook de Datadog
          alert_title = payload.get("title", "Unknown alert")
          tags_str = payload.get("tags", "")
          service = next(
              (t.split(":", 1)[1] for t in tags_str.split(",") if t.strip().startswith("service:")),
              "unknown-service"
          )
          alert_url = payload.get("link", "")

          org_id = os.environ["DEVIN_ORG_ID"]
          response = requests.post(
              f"https://api.devin.ai/v3/organizations/{org_id}/sessions",
              headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['DEVIN_API_KEY']}"},
              json={
                  "prompt": (
                      f"Datadog alert fired: '{alert_title}'\n"
                      f"Service: {service}\n"
                      f"Alert link: {alert_url}\n\n"
                      "Using the Datadog MCP:\n"
                      "1. Pull error logs for this service from the past 30 min\n"
                      "2. Identify the top error messages and stack traces\n"
                      "3. Check if this correlates with a recent deploy\n"
                      "4. If the root cause is clear, open a hotfix PR\n"
                      "5. Post your findings to #incidents on Slack"
                  ),
                  "playbook_id": "14fed18b89d44713a26e673cf258f548",
              }
          )
          return jsonify(response.json()), 200
      ```

      Crea un [service user](/es/api-reference/v3/overview) en **Settings > Service Users** en [app.devin.ai](https://app.devin.ai/?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery) con el permiso `ManageOrgSessions`. Copia el token de API que se muestra después de crearlo y guárdalo como `DEVIN_API_KEY` en tu servicio puente. Configura `DEVIN_ORG_ID` con el ID de tu organización: puedes obtenerlo llamando a `GET https://api.devin.ai/v3/enterprise/organizations` con tu token.

      El código anterior usa el [playbook de plantilla `!triage`](https://app.devin.ai/settings/playbooks/14fed18b89d44713a26e673cf258f548?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery): duplícalo y personaliza los pasos de investigación para tu stack, luego actualiza el `playbook_id` en tu servicio puente.
    </Step>

    <Step title="Envía las alertas al webhook">
      **Directamente desde Datadog:**

      1. En tu panel de Datadog, ve a **Integrations > Webhooks**
      2. Haz clic en **New Webhook** y establece la URL a tu endpoint del bridge (por ejemplo, `https://your-bridge.example.com/alert`)
      3. En el mensaje de notificación de cualquier monitor, agrega `@webhook-devin-bridge` — Devin investigará siempre que se active ese monitor

      **Desde PagerDuty:**

      1. En PagerDuty, ve a **Services > \[your service] > Integrations**
      2. Agrega una integración **Generic Webhooks (v3)**
      3. Establece la URL del webhook en tu endpoint del bridge y filtra por tipo de evento `incident.triggered`

      Comienza con monitores con nivel de advertencia para probar el flujo antes de enrutar alertas críticas.
    </Step>

    <Step title="Qué investiga Devin">
      Cuando una alerta inicia una sesión, Devin usa Datadog MCP para llevar a cabo una investigación estructurada: consultar logs, correlacionarlos con despliegues y rastrear el error hasta el código fuente.

      <PromptBlock>
        ```txt Investigar alerta de Datadog theme={null}
        Alerta de Datadog: "Tasa de errores alta en payments-service (5,2 %, umbral 1 %)"
        disparada el 2026-02-10 a las 14:32 UTC.

        Usando Datadog MCP:
        1. Obtener los registros de errores de payments-service de los últimos 30 minutos
        2. Agrupar por mensaje de error — ¿cuál es el fallo principal?
        3. Revisar los eventos de Datadog para ver los despliegues recientes de payments-service
        4. Leer el código fuente relevante y los commits recientes de la ruta que está fallando
        5. Si se puede corregir, abrir un PR con un hotfix. De lo contrario, publicar los hallazgos en #incidents.
        ```
      </PromptBlock>

      Ejemplo de investigación que Devin publica en Slack:

      ```
      Investigación de alerta: pico en la tasa de errores de payments-service

      Cronología:
      - 14:28 UTC — Deploy #492 publicado (commit abc123f)
      - 14:31 UTC — La tasa de errores aumentó de 0.3% a 5.2%
      - 14:32 UTC — Alerta activada

      Causa raíz: El Deploy #492 refactorizó el manejador de webhooks de Stripe
      (src/webhooks/stripe.ts) a async/await pero eliminó el try/catch
      alrededor de handlePaymentIntent(). Los rechazos no controlados están devolviendo
      errores 500 en ~4% de las solicitudes de pago.

      Corrección: Se añadió un límite de error con registro estructurado y respuestas
      4xx adecuadas para errores del cliente.

      PR #493 abierto → https://github.com/acme/payments/pull/493
      ```
    </Step>

    <Step title="Ampliar el pipeline">
      Una vez que la investigación básica esté funcionando, añade más automatización:

      **Personaliza el playbook de triaje.** El código de bridge ya usa el [`!triage` template playbook](https://app.devin.ai/settings/playbooks/14fed18b89d44713a26e673cf258f548?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery). Duplícalo y adapta la lista de verificación de investigación al stack de tu equipo: añade runbooks específicos por servicio, rutas de escalamiento y convenciones para PRs de hotfix.

      **Acota según la gravedad.** Canaliza las alertas P1 para investigación inmediata y hotfix. Canaliza las alertas P3 solo para análisis de causa raíz. Usa diferentes prompts o playbooks según el nivel de gravedad.

      **Añade [Knowledge](/es/product-guides/knowledge)** sobre tus servicios — umbrales normales, arquitectura, runbooks de guardia — para que la investigación de Devin empiece desde el contexto de tu equipo en lugar de desde cero.
    </Step>
  </Steps>
</div>