·trace-annotation-tool
{}

trace-annotation-tool

قم بإنشاء تطبيق ويب مخصص لتعليق توضيحي للتتبع للترميز المفتوح أثناء تحليل أخطاء LLM. يُستخدم عندما يريد المستخدم مراجعة آثار LLM، وإضافة تعليقات توضيحية إلى حالات الفشل باستخدام تعليقات حرة، وإجراء وضع العلامات النوعية لأول مرة (الترميز المفتوح). يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "الآثار التوضيحية"، أو "أداة مراجعة التتبع"، أو "أداة الترميز المفتوحة"، أو "آثار التسمية"، أو "إنشاء واجهة تعليق توضيحي"، أو "مراجعة مخرجات LLM"، أو يريد فحص آثار خطوط الأنابيب يدويًا قبل إنشاء تصنيف الفشل. تنتج هذه المهارة تطبيق ويب Python مخصصًا باستخدام FastHTML وTailwindCSS وHTMX.

4التثبيتات·0الرائج·@maragudk

التثبيت

$npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool

كيفية تثبيت trace-annotation-tool

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي trace-annotation-tool بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر

  1. افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
  2. نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
  3. تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

المصدر: maragudk/evals-skills.

Generate a custom local web application for open coding of LLM traces — the first qualitative pass of error analysis in the Analyze phase of the evaluation lifecycle.

fields represent the user query, intermediate steps, tool calls, and final output.

Ask the user: "These are the default features. Do you want anything else before I generate the tool?" Then incorporate any additional requests.

قم بإنشاء تطبيق ويب مخصص لتعليق توضيحي للتتبع للترميز المفتوح أثناء تحليل أخطاء LLM. يُستخدم عندما يريد المستخدم مراجعة آثار LLM، وإضافة تعليقات توضيحية إلى حالات الفشل باستخدام تعليقات حرة، وإجراء وضع العلامات النوعية لأول مرة (الترميز المفتوح). يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "الآثار التوضيحية"، أو "أداة مراجعة التتبع"، أو "أداة الترميز المفتوحة"، أو "آثار التسمية"، أو "إنشاء واجهة تعليق توضيحي"، أو "مراجعة مخرجات LLM"، أو يريد فحص آثار خطوط الأنابيب يدويًا قبل إنشاء تصنيف الفشل. تنتج هذه المهارة تطبيق ويب Python مخصصًا باستخدام FastHTML وTailwindCSS وHTMX. المصدر: maragudk/evals-skills.

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
الفئة
{}تحليل البيانات
موثق
أول ظهور
2026-02-25
آخر تحديث
2026-03-10

Browse more skills from maragudk/evals-skills

إجابات سريعة

ما هي trace-annotation-tool؟

قم بإنشاء تطبيق ويب مخصص لتعليق توضيحي للتتبع للترميز المفتوح أثناء تحليل أخطاء LLM. يُستخدم عندما يريد المستخدم مراجعة آثار LLM، وإضافة تعليقات توضيحية إلى حالات الفشل باستخدام تعليقات حرة، وإجراء وضع العلامات النوعية لأول مرة (الترميز المفتوح). يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "الآثار التوضيحية"، أو "أداة مراجعة التتبع"، أو "أداة الترميز المفتوحة"، أو "آثار التسمية"، أو "إنشاء واجهة تعليق توضيحي"، أو "مراجعة مخرجات LLM"، أو يريد فحص آثار خطوط الأنابيب يدويًا قبل إنشاء تصنيف الفشل. تنتج هذه المهارة تطبيق ويب Python مخصصًا باستخدام FastHTML وTailwindCSS وHTMX. المصدر: maragudk/evals-skills.

كيف أثبّت trace-annotation-tool؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

أين مستودع المصدر؟

https://github.com/maragudk/evals-skills

التفاصيل

الفئة
{}تحليل البيانات
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-02-25