SKILLEMALL.ai

AB langfuse

Запрашивает и управляет трассировками, подсказками, наборами данных, сеансами, наблюдениями, оценками и метриками Langfuse через SDK Langfuse и общедоступный API. Используйте при настройке или аудите трассировки Langfuse в облачных или локальных развертываниях, миграции жестко закодированных подсказок в управление подсказками Langfuse, прикреплении оценок или отзывов, запросе данных Langfuse для отладки или аналитики, или при создании рабочих процессов на основе Langfuse в проектах Python или JS/TS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query and manage Langfuse traces, prompts, datasets, sessions, observa…»

Query and manage Langfuse traces, prompts, datasets, sessions, observations, scores, and metrics via Langfuse SDKs and the public API. Use when setting up or auditing Langfuse tracing in cloud or self-hosted deployments, migrating hardcoded prompts into Langfuse prompt management, attaching evaluation scores or feedback, querying Langfuse data for debugging or analytics, or building Langfuse-backed workflows in Python or JS/TS projects.

ClawHub Agent Skills автор: South American Cowboy v0.1.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 273 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрашивает и управляет трассировками, подсказками, наборами данных, сеансами, наблюдениями, оценками и метриками Langfuse через SDK Langfuse и общедоступный…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 103, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2273 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only Langfuse helper skill that discloses its need for Langfuse credentials when live project access is required.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.