langfuse-observability
✓Fragen Sie Langfuse-Traces, Eingabeaufforderungen und LLM-Metriken ab. Verwenden Sie, wenn: - Analyse der LLM-Generierungsspuren (Fehler, Latenz, Token) - Überprüfung der Prompt-Leistung und -Versionen - Debuggen fehlgeschlagener Generationen - Vergleich der Modellausgaben über mehrere Läufe hinweg Schlüsselwörter: Langfuse, Spuren, Beobachtbarkeit, LLM-Metriken, Prompt Management, Generationen
Installation
SKILL.md
Query traces, prompts, and metrics from Langfuse. Requires env vars:
Single Trace Output Includes full nested structure: trace → observations (spans + generations) with token usage.
| Open Source | ✅ | ✅ | ❌ | | Self-Host | ✅ | ✅ | ❌ | | Free Tier | ✅ Generous | ✅ 10K/mo | ⚠️ Limited | | Prompt Mgmt | ✅ | ❌ | ✅ | | Tracing | ✅ | ✅ | ✅ | | Cost Track | ✅ | ✅ | ✅ | | A/B Testing | ⚠️ | ❌ | ✅ |
Fragen Sie Langfuse-Traces, Eingabeaufforderungen und LLM-Metriken ab. Verwenden Sie, wenn: - Analyse der LLM-Generierungsspuren (Fehler, Latenz, Token) - Überprüfung der Prompt-Leistung und -Versionen - Debuggen fehlgeschlagener Generationen - Vergleich der Modellausgaben über mehrere Läufe hinweg Schlüsselwörter: Langfuse, Spuren, Beobachtbarkeit, LLM-Metriken, Prompt Management, Generationen Quelle: phrazzld/claude-config.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/phrazzld/claude-config --skill langfuse-observability- Quelle
- phrazzld/claude-config
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist langfuse-observability?
Fragen Sie Langfuse-Traces, Eingabeaufforderungen und LLM-Metriken ab. Verwenden Sie, wenn: - Analyse der LLM-Generierungsspuren (Fehler, Latenz, Token) - Überprüfung der Prompt-Leistung und -Versionen - Debuggen fehlgeschlagener Generationen - Vergleich der Modellausgaben über mehrere Läufe hinweg Schlüsselwörter: Langfuse, Spuren, Beobachtbarkeit, LLM-Metriken, Prompt Management, Generationen Quelle: phrazzld/claude-config.
Wie installiere ich langfuse-observability?
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/phrazzld/claude-config --skill langfuse-observability Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/phrazzld/claude-config
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01