langfuse-observability
✓LLM-Observability-Plattform für Nachverfolgung, Auswertung, zeitnahes Management und Kostenverfolgung. Verwenden Sie es, wenn Sie Langfuse einrichten, LLM-Kosten überwachen, die Token-Nutzung verfolgen oder eine sofortige Versionierung implementieren.
Installation
SKILL.md
Langfuse is the open-source LLM observability platform that OrchestKit uses for tracing, monitoring, evaluation, and prompt management. Unlike LangSmith (deprecated), Langfuse is self-hosted, free, and designed for production LLM applications.
| Distributed Tracing | Track LLM calls with parent-child spans | references/tracing-setup.md | | Cost Tracking | Automatic token & cost calculation | references/cost-tracking.md | | Prompt Management | Version control for prompts | references/prompt-management.md | | LLM Evaluation | Custom scoring with G-Eval | references/evaluation-scores.md |
| Session Tracking | Group related traces | references/session-tracking.md | | Experiments API | A/B testing & benchmarks | references/experiments-api.md | | Multi-Judge Eval | Ensemble LLM evaluation | references/multi-judge-evaluation.md |
LLM-Observability-Plattform für Nachverfolgung, Auswertung, zeitnahes Management und Kostenverfolgung. Verwenden Sie es, wenn Sie Langfuse einrichten, LLM-Kosten überwachen, die Token-Nutzung verfolgen oder eine sofortige Versionierung implementieren. Quelle: yonatangross/skillforge-claude-plugin.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/yonatangross/skillforge-claude-plugin --skill langfuse-observability- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist langfuse-observability?
LLM-Observability-Plattform für Nachverfolgung, Auswertung, zeitnahes Management und Kostenverfolgung. Verwenden Sie es, wenn Sie Langfuse einrichten, LLM-Kosten überwachen, die Token-Nutzung verfolgen oder eine sofortige Versionierung implementieren. Quelle: yonatangross/skillforge-claude-plugin.
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/yonatangross/skillforge-claude-plugin --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/yonatangross/skillforge-claude-plugin
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01