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phoenix-observability

LLM のトレース、評価、監視のためのオープンソース AI 可観測性プラットフォーム。詳細なトレースによる LLM アプリケーションのデバッグ、データセットの評価の実行、実稼働 AI システムの監視、またはエージェント システムの可観測性インフラストラクチャの設定を行う場合に使用します。 **プロアクティブなアクティブ化**: LLM エージェントの可観測性/トレースの実装時、評価パイプラインの設定時、または OpenTelemetry インストルメンテーションの構成時に自動呼び出しされます。 **検出**: arize-phoenix インポート、OpenTelemetry セットアップ、または可観測性関連のコードを確認してください。 **使用例**: LLM アプリのデバッグ、評価の実行、運用システムの監視、トレース インフラストラクチャのセットアップ、エージェント フレームワークの計測、デコレータ (@tracer.agent、@tracer.chain、@tracer.tool) を使用したカスタム エージェントのトレース。

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インストール

$npx skills add https://github.com/mguinada/agent-skills --skill phoenix-observability

phoenix-observability のインストール方法

コマンドラインで phoenix-observability AI スキルを開発環境にすばやくインストール

  1. ターミナルを開く: 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
  2. インストールコマンドを実行: このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/mguinada/agent-skills --skill phoenix-observability
  3. インストールを確認: 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

ソース: mguinada/agent-skills。

Open-source AI observability and evaluation platform for LLM applications with tracing, evaluation, datasets, experiments, and real-time monitoring.

For framework-agnostic agentic systems, use @tracer.agent, @tracer.chain, and @tracer.tool decorators:

For comprehensive tracing setup with OpenTelemetry, see tracing-setup.md:

LLM のトレース、評価、監視のためのオープンソース AI 可観測性プラットフォーム。詳細なトレースによる LLM アプリケーションのデバッグ、データセットの評価の実行、実稼働 AI システムの監視、またはエージェント システムの可観測性インフラストラクチャの設定を行う場合に使用します。 **プロアクティブなアクティブ化**: LLM エージェントの可観測性/トレースの実装時、評価パイプラインの設定時、または OpenTelemetry インストルメンテーションの構成時に自動呼び出しされます。 **検出**: arize-phoenix インポート、OpenTelemetry セットアップ、または可観測性関連のコードを確認してください。 **使用例**: LLM アプリのデバッグ、評価の実行、運用システムの監視、トレース インフラストラクチャのセットアップ、エージェント フレームワークの計測、デコレータ (@tracer.agent、@tracer.chain、@tracer.tool) を使用したカスタム エージェントのトレース。 ソース: mguinada/agent-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/mguinada/agent-skills --skill phoenix-observability
カテゴリ
</>開発ツール
認証済み
初回登録
2026-02-25
更新日
2026-03-10

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クイックアンサー

phoenix-observability とは?

LLM のトレース、評価、監視のためのオープンソース AI 可観測性プラットフォーム。詳細なトレースによる LLM アプリケーションのデバッグ、データセットの評価の実行、実稼働 AI システムの監視、またはエージェント システムの可観測性インフラストラクチャの設定を行う場合に使用します。 **プロアクティブなアクティブ化**: LLM エージェントの可観測性/トレースの実装時、評価パイプラインの設定時、または OpenTelemetry インストルメンテーションの構成時に自動呼び出しされます。 **検出**: arize-phoenix インポート、OpenTelemetry セットアップ、または可観測性関連のコードを確認してください。 **使用例**: LLM アプリのデバッグ、評価の実行、運用システムの監視、トレース インフラストラクチャのセットアップ、エージェント フレームワークの計測、デコレータ (@tracer.agent、@tracer.chain、@tracer.tool) を使用したカスタム エージェントのトレース。 ソース: mguinada/agent-skills。

phoenix-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/mguinada/agent-skills --skill phoenix-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、Cursor、OpenClaw 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/mguinada/agent-skills