build-review-interface とは?
LLM トレースを確認し、構造化されたフィードバックを収集するために、データに合わせたカスタムのブラウザベースの注釈インターフェイスを構築します。注釈ツールの構築、トレースの確認、人間によるラベルの収集が必要な場合に使用します。 ソース: hamelsmu/evals-skills。
LLM トレースを確認し、構造化されたフィードバックを収集するために、データに合わせたカスタムのブラウザベースの注釈インターフェイスを構築します。注釈ツールの構築、トレースの確認、人間によるラベルの収集が必要な場合に使用します。
コマンドラインで build-review-interface AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: hamelsmu/evals-skills。
Build an HTML page that loads traces from a data source (JSON/CSV file), displays one trace at a time with Pass/Fail buttons, a free-text notes field, and Next/Previous navigation. Save labels to a local file (CSV/SQLite/JSON). Then customize to the domain using the guidelines below.
Format all data in the most human-readable representation for the domain. Emails should look like emails. Code should have syntax highlighting. Markdown should be rendered. Tables should be tables. JSON should be pretty-printed and collapsible.
Annotate at the trace level. The reviewer judges the whole trace, not individual spans.
LLM トレースを確認し、構造化されたフィードバックを収集するために、データに合わせたカスタムのブラウザベースの注釈インターフェイスを構築します。注釈ツールの構築、トレースの確認、人間によるラベルの収集が必要な場合に使用します。 ソース: hamelsmu/evals-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill build-review-interfaceLLM トレースを確認し、構造化されたフィードバックを収集するために、データに合わせたカスタムのブラウザベースの注釈インターフェイスを構築します。注釈ツールの構築、トレースの確認、人間によるラベルの収集が必要な場合に使用します。 ソース: hamelsmu/evals-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill build-review-interface インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/hamelsmu/evals-skills