langfuse-observability
✓Langfuse トレースを使用して LLM アプリケーションを計測します。 Langfuse をセットアップする場合、LLM 呼び出しに可観測性を追加する場合、または既存のインスツルメンテーションを監査する場合に使用します。
インストール
SKILL.md
Instrument LLM applications with Langfuse tracing, following best practices and tailored to your use case.
No integration yet: Set up Langfuse using a framework integration if available. Integrations capture more context automatically and require less code than manual instrumentation.
| Model name | Is the LLM model captured? | Enables model comparison and filtering | | Token usage | Are input/output tokens tracked? | Enables automatic cost calculation | | Good trace names | Are names descriptive? (chat-response, not trace-1) | Makes traces findable and filterable |
Langfuse トレースを使用して LLM アプリケーションを計測します。 Langfuse をセットアップする場合、LLM 呼び出しに可観測性を追加する場合、または既存のインスツルメンテーションを監査する場合に使用します。 ソース: langfuse/skills。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/langfuse/skills --skill langfuse-observability- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
langfuse-observability とは？
Langfuse トレースを使用して LLM アプリケーションを計測します。 Langfuse をセットアップする場合、LLM 呼び出しに可観測性を追加する場合、または既存のインスツルメンテーションを監査する場合に使用します。 ソース: langfuse/skills。
langfuse-observability のインストール方法は？
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/langfuse/skills --skill langfuse-observability 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 や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/langfuse/skills
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01