·langsmith-observability
</>

langsmith-observability

منصة مراقبة LLM للتتبع والتقييم والمراقبة. يُستخدم عند تصحيح أخطاء تطبيقات LLM، أو تقييم مخرجات النموذج مقابل مجموعات البيانات، أو مراقبة أنظمة الإنتاج، أو إنشاء خطوط أنابيب اختبار منهجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

37التثبيتات·1الرائج·@orchestra-research

التثبيت

$npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill langsmith-observability

كيفية تثبيت langsmith-observability

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي langsmith-observability 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/orchestra-research/ai-research-skills --skill langsmith-observability
  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: orchestra-research/ai-research-skills.

Development platform for debugging, evaluating, and monitoring language models and AI applications.

A run is a single execution unit (LLM call, chain, tool). Runs form hierarchical traces showing the full execution flow.

منصة مراقبة LLM للتتبع والتقييم والمراقبة. يُستخدم عند تصحيح أخطاء تطبيقات LLM، أو تقييم مخرجات النموذج مقابل مجموعات البيانات، أو مراقبة أنظمة الإنتاج، أو إنشاء خطوط أنابيب اختبار منهجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. المصدر: orchestra-research/ai-research-skills.

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

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill langsmith-observability
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
أول ظهور
2026-02-11
آخر تحديث
2026-03-10

Browse more skills from orchestra-research/ai-research-skills

إجابات سريعة

ما هي langsmith-observability؟

منصة مراقبة LLM للتتبع والتقييم والمراقبة. يُستخدم عند تصحيح أخطاء تطبيقات LLM، أو تقييم مخرجات النموذج مقابل مجموعات البيانات، أو مراقبة أنظمة الإنتاج، أو إنشاء خطوط أنابيب اختبار منهجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. المصدر: orchestra-research/ai-research-skills.

كيف أثبّت langsmith-observability؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill langsmith-observability 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/orchestra-research/ai-research-skills

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-02-11