AF phoenix-cli
Отладка LLM-приложений с помощью Phoenix CLI. Получайте трассировки, анализируйте ошибки, структурируйте обзор трассировок с открытым кодированием и осевым кодированием, проверяйте наборы данных, просматривайте эксперименты, запрашивайте конфигурации аннотаций и используйте GraphQL API. Используйте всякий раз, когда пользователь анализирует трассировки или интервалы, расследует сбои LLM/агентов, решает, что делать после инструментирования приложения, создает таксономии сбоев, выбирает, какие оценки писать, или спрашивает «что идет не так», «какие ошибки» или «куда сосредоточиться» — даже без указания техники.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Debug LLM applications using the Phoenix CLI. Fetch traces, analyze er…»
Debug LLM applications using the Phoenix CLI. Fetch traces, analyze errors, structure trace review with open coding and axial coding, inspect datasets, review experiments, query annotation configs, and use the GraphQL API. Use whenever the user is analyzing traces or spans, investigating LLM/agent failures, deciding what to do after instrumenting an app, building failure taxonomies, choosing what evals to write, or asking "what's going wrong", "what kinds of mistakes", or "where do I focus" — even without naming a technique.
Отладка LLM-приложений с помощью Phoenix CLI.
Как процесс F 24/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/open-coding, references/axial-coding
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/open-coding - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/axial-coding
Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/open-coding, references/axial-coding
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3859 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 530 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.