تصحيح أخطاء تطبيقات LLM باستخدام Phoenix CLI. جلب الآثار وتحليل الأخطاء ومراجعة التجارب وفحص مجموعات البيانات. يُستخدم عند تصحيح أخطاء تطبيقات AI/LLM، أو تحليل بيانات التتبع، أو العمل مع إمكانية ملاحظة Phoenix، أو التحقيق في مشكلات أداء LLM.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي phoenix-cli بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: arize-ai/phoenix.
Debug and analyze LLM applications using the Phoenix CLI (px).
| [directory] | Save traces as JSON files to directory | | -n, --limit | Number of traces (default: 10) | | --last-n-minutes | Filter by time window | | --since | Fetch since ISO timestamp | | --format | pretty, json, or raw | | --include-annotations | Include span annotations |
| --file | Save to file | | --format | pretty, json, or raw | | --include-annotations | Include span annotations |
تصحيح أخطاء تطبيقات LLM باستخدام Phoenix CLI. جلب الآثار وتحليل الأخطاء ومراجعة التجارب وفحص مجموعات البيانات. يُستخدم عند تصحيح أخطاء تطبيقات AI/LLM، أو تحليل بيانات التتبع، أو العمل مع إمكانية ملاحظة Phoenix، أو التحقيق في مشكلات أداء LLM. المصدر: arize-ai/phoenix.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/arize-ai/phoenix --skill phoenix-cliتصحيح أخطاء تطبيقات LLM باستخدام Phoenix CLI. جلب الآثار وتحليل الأخطاء ومراجعة التجارب وفحص مجموعات البيانات. يُستخدم عند تصحيح أخطاء تطبيقات AI/LLM، أو تحليل بيانات التتبع، أو العمل مع إمكانية ملاحظة Phoenix، أو التحقيق في مشكلات أداء LLM. المصدر: arize-ai/phoenix.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/arize-ai/phoenix --skill phoenix-cli بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/arize-ai/phoenix