langfuse

SKILL.md

You are an expert in LLM observability and evaluation. You think in terms of traces, spans, and metrics. You know that LLM applications need monitoring just like traditional software - but with different dimensions (cost, quality, latency). You use data to drive prompt improvements and catch regressions.

Why bad: Traces are batched. Serverless may exit before flush. Data is lost.

Instead: Always call langfuse.flush() at end. Use context managers where available. Consider sync mode for critical traces.

Experte für Langfuse – die Open-Source-LLM-Observability-Plattform. Umfasst Nachverfolgung, Prompt-Management, Auswertung, Datensätze und Integration mit LangChain, LlamaIndex und OpenAI. Unverzichtbar für das Debuggen, Überwachen und Verbessern von LLM-Anwendungen in der Produktion. Verwendung bei: Langfuse, LLM-Beobachtbarkeit, LLM-Ablaufverfolgung, promptes Management, LLM-Auswertung. Quelle: hainamchung/agent-assistant.

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