·trace-annotation-tool
{}

trace-annotation-tool

Generieren Sie eine benutzerdefinierte Trace-Annotation-Web-App für offene Codierung während der LLM-Fehleranalyse. Verwenden Sie diese Option, wenn der Benutzer LLM-Ablaufverfolgungen überprüfen, Fehler mit Freiformkommentaren kommentieren und eine qualitative Erstbeschriftung (offene Codierung) durchführen möchte. Verwenden Sie dies auch, wenn der Benutzer „Traces kommentieren“, „Tool zur Trace-Überprüfung“, „Coding-Tool öffnen“, „Traces kennzeichnen“, „Annotationsschnittstelle erstellen“, „LLM-Ausgaben überprüfen“ erwähnt oder Pipeline-Traces vor dem Erstellen einer Fehlertaxonomie manuell überprüfen möchte. Diese Fähigkeit erstellt eine maßgeschneiderte Python-Webanwendung mit FastHTML, TailwindCSS und HTMX.

4Installationen·0Trend·@maragudk

Installation

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

So installieren Sie trace-annotation-tool

Installieren Sie den KI-Skill trace-annotation-tool schnell in Ihrer Entwicklungsumgebung über die Kommandozeile

  1. Terminal öffnen: Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Installationsbefehl ausführen: Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
  3. Installation überprüfen: Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw

Quelle: 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.

Generieren Sie eine benutzerdefinierte Trace-Annotation-Web-App für offene Codierung während der LLM-Fehleranalyse. Verwenden Sie diese Option, wenn der Benutzer LLM-Ablaufverfolgungen überprüfen, Fehler mit Freiformkommentaren kommentieren und eine qualitative Erstbeschriftung (offene Codierung) durchführen möchte. Verwenden Sie dies auch, wenn der Benutzer „Traces kommentieren“, „Tool zur Trace-Überprüfung“, „Coding-Tool öffnen“, „Traces kennzeichnen“, „Annotationsschnittstelle erstellen“, „LLM-Ausgaben überprüfen“ erwähnt oder Pipeline-Traces vor dem Erstellen einer Fehlertaxonomie manuell überprüfen möchte. Diese Fähigkeit erstellt eine maßgeschneiderte Python-Webanwendung mit FastHTML, TailwindCSS und HTMX. Quelle: maragudk/evals-skills.

Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
Kategorie
{}Datenanalyse
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-25
Aktualisiert
2026-03-11

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Schnelle Antworten

Was ist trace-annotation-tool?

Generieren Sie eine benutzerdefinierte Trace-Annotation-Web-App für offene Codierung während der LLM-Fehleranalyse. Verwenden Sie diese Option, wenn der Benutzer LLM-Ablaufverfolgungen überprüfen, Fehler mit Freiformkommentaren kommentieren und eine qualitative Erstbeschriftung (offene Codierung) durchführen möchte. Verwenden Sie dies auch, wenn der Benutzer „Traces kommentieren“, „Tool zur Trace-Überprüfung“, „Coding-Tool öffnen“, „Traces kennzeichnen“, „Annotationsschnittstelle erstellen“, „LLM-Ausgaben überprüfen“ erwähnt oder Pipeline-Traces vor dem Erstellen einer Fehlertaxonomie manuell überprüfen möchte. Diese Fähigkeit erstellt eine maßgeschneiderte Python-Webanwendung mit FastHTML, TailwindCSS und HTMX. Quelle: maragudk/evals-skills.

Wie installiere ich trace-annotation-tool?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw

Wo ist das Quell-Repository?

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

Details

Kategorie
{}Datenanalyse
Quelle
skills.sh
Erstes Auftreten
2026-02-25