·trace-annotation-tool
{}

trace-annotation-tool

Genere una aplicación web de anotaciones de seguimiento personalizada para codificación abierta durante el análisis de errores de LLM. Úselo cuando el usuario quiera revisar los seguimientos de LLM, anotar fallas con comentarios de formato libre y realizar un etiquetado cualitativo de primer paso (codificación abierta). Utilícelo también cuando el usuario mencione "anotar seguimientos", "herramienta de revisión de seguimiento", "herramienta de codificación abierta", "etiquetar seguimientos", "crear una interfaz de anotación", "revisar resultados de LLM" o desee inspeccionar manualmente los seguimientos de la tubería antes de crear una taxonomía de fallas. Esta habilidad produce una aplicación web Python personalizada utilizando FastHTML, TailwindCSS y HTMX.

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Instalación

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

Cómo instalar trace-annotation-tool

Instala rápidamente el skill de IA trace-annotation-tool en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
  3. Verificar instalación: Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

Fuente: maragudk/evals-skills.

SKILL.md

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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.

Genere una aplicación web de anotaciones de seguimiento personalizada para codificación abierta durante el análisis de errores de LLM. Úselo cuando el usuario quiera revisar los seguimientos de LLM, anotar fallas con comentarios de formato libre y realizar un etiquetado cualitativo de primer paso (codificación abierta). Utilícelo también cuando el usuario mencione "anotar seguimientos", "herramienta de revisión de seguimiento", "herramienta de codificación abierta", "etiquetar seguimientos", "crear una interfaz de anotación", "revisar resultados de LLM" o desee inspeccionar manualmente los seguimientos de la tubería antes de crear una taxonomía de fallas. Esta habilidad produce una aplicación web Python personalizada utilizando FastHTML, TailwindCSS y HTMX. Fuente: maragudk/evals-skills.

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
Categoría
{}Análisis de Datos
Verificado
Primera vez visto
2026-02-25
Actualizado
2026-03-10

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Respuestas rápidas

¿Qué es trace-annotation-tool?

Genere una aplicación web de anotaciones de seguimiento personalizada para codificación abierta durante el análisis de errores de LLM. Úselo cuando el usuario quiera revisar los seguimientos de LLM, anotar fallas con comentarios de formato libre y realizar un etiquetado cualitativo de primer paso (codificación abierta). Utilícelo también cuando el usuario mencione "anotar seguimientos", "herramienta de revisión de seguimiento", "herramienta de codificación abierta", "etiquetar seguimientos", "crear una interfaz de anotación", "revisar resultados de LLM" o desee inspeccionar manualmente los seguimientos de la tubería antes de crear una taxonomía de fallas. Esta habilidad produce una aplicación web Python personalizada utilizando FastHTML, TailwindCSS y HTMX. Fuente: maragudk/evals-skills.

¿Cómo instalo trace-annotation-tool?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

¿Dónde está el repositorio de origen?

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

Detalles

Categoría
{}Análisis de Datos
Fuente
skills.sh
Primera vez visto
2026-02-25