Rileva errori silenziosi negli agenti LLM: errori di strumenti, output incomprensibili, loop infiniti e qualità ridotta. Da utilizzare quando gli agenti sembrano funzionare ma producono risultati errati.
Installa rapidamente la skill AI silent-failure-detection nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: yonatangross/orchestkit.
Detect when LLM agents fail silently - appearing to work while producing incorrect results.
| Detection priority | Tool skipping > Gibberish > Loops > Anomalies | | Quality check | LLM-as-judge with heuristic pre-filter | | Loop threshold | 10 iterations or 3x baseline tokens | | Anomaly threshold | Z-score > 3.0 (99.7% confidence) | | Alert strategy | Alert on silent failure, not just errors |
| Tool Skipping | Expected vs actual tool calls | Critical | | Gibberish Output | LLM-as-judge + heuristics | High | | Infinite Loop | Iteration count + token spike | Critical | | Quality Degradation | Score < baseline | Medium | | Latency Spike | p99 > threshold | Medium |
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill silent-failure-detectionRileva errori silenziosi negli agenti LLM: errori di strumenti, output incomprensibili, loop infiniti e qualità ridotta. Da utilizzare quando gli agenti sembrano funzionare ma producono risultati errati. Fonte: yonatangross/orchestkit.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill silent-failure-detection Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/yonatangross/orchestkit