ما هي silent-failure-detection؟
اكتشف حالات الفشل الهادئة في وكلاء LLM - تخطي الأدوات، والمخرجات غير الواضحة، والحلقات اللانهائية، والجودة المتدهورة. يُستخدم عندما يبدو أن العوامل تعمل ولكنها تنتج نتائج غير صحيحة. المصدر: yonatangross/orchestkit.
اكتشف حالات الفشل الهادئة في وكلاء LLM - تخطي الأدوات، والمخرجات غير الواضحة، والحلقات اللانهائية، والجودة المتدهورة. يُستخدم عندما يبدو أن العوامل تعمل ولكنها تنتج نتائج غير صحيحة.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي silent-failure-detection بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: yonatangross/orchestkit.
Detect when LLM agents fail silently - appearing to work while producing incorrect results.
| Detection priority | Tool skipping > Gibberish > Loops > Anomalies | | Quality check | LLM-as-judge with heuristic pre-filter | | Loop threshold | 10 iterations or 3x baseline tokens | | Anomaly threshold | Z-score > 3.0 (99.7% confidence) | | Alert strategy | Alert on silent failure, not just errors |
| Tool Skipping | Expected vs actual tool calls | Critical | | Gibberish Output | LLM-as-judge + heuristics | High | | Infinite Loop | Iteration count + token spike | Critical | | Quality Degradation | Score < baseline | Medium | | Latency Spike | p99 > threshold | Medium |
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill silent-failure-detectionاكتشف حالات الفشل الهادئة في وكلاء LLM - تخطي الأدوات، والمخرجات غير الواضحة، والحلقات اللانهائية، والجودة المتدهورة. يُستخدم عندما يبدو أن العوامل تعمل ولكنها تنتج نتائج غير صحيحة. المصدر: yonatangross/orchestkit.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill silent-failure-detection 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/yonatangross/orchestkit