drift-detection
✓LLM アプリケーションの統計的および品質ドリフト検出。モデルの品質低下、入力分布の変化、または時間の経過に伴う出力パターンの変化を監視する場合に使用します。
SKILL.md
Monitor LLM quality degradation and input/output distribution shifts in production.
| Statistical method | PSI for production (stable), KS for small samples | | Threshold strategy | Dynamic (95th percentile of historical) over static | | Baseline window | 7-30 days rolling window | | Alert priority | Performance metrics > distribution metrics | | Tool stack | Langfuse (traces) + Evidently/Phoenix (drift analysis) |
| < 0.1 | No significant drift | Monitor | | 0.1 - 0.25 | Moderate drift | Investigate | | >= 0.25 | Significant drift | Alert + Action |
LLM アプリケーションの統計的および品質ドリフト検出。モデルの品質低下、入力分布の変化、または時間の経過に伴う出力パターンの変化を監視する場合に使用します。 ソース: yonatangross/orchestkit。
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/yonatangross/orchestkit --skill drift-detection- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-03
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
drift-detection とは？
LLM アプリケーションの統計的および品質ドリフト検出。モデルの品質低下、入力分布の変化、または時間の経過に伴う出力パターンの変化を監視する場合に使用します。 ソース: yonatangross/orchestkit。
drift-detection 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/yonatangross/orchestkit --skill drift-detection 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/yonatangross/orchestkit
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-03