Инструмент joelclaw LLM звонит с трассировкой Langfuse. Охватывает @langfuse/tracing SDK, иерархию наблюдения (промежутки, поколения, инструменты, агенты), propagateAttributes для userId/sessionId/tags, расширение pi-session (langfuse-cost) и интеграцию OTEL с системной шиной. Используйте при добавлении трасс Langfuse, отладке отсутствующих/сломанных трасс, проверке данных о затратах или улучшении наблюдаемости на любой поверхности LLM.
Быстро установите AI-навык langfuse в вашу среду разработки через командную строку
Источник: joelhooks/joelclaw.
Langfuse is the LLM observability layer for joelclaw. Every LLM call produces a Langfuse trace with nested hierarchy, I/O, usage, cost, and attribution.
| Level | Created on | Ended on | Contains |
| joelclaw.session trace | sessionstart | sessionshutdown | userId, sessionId, tags, turn count | | session span | sessionstart | sessionshutdown | Channel, session type, turn count | | turn-N span | messagestart[user] | messageend[assistant] with text output | User input (clean), sourceChannel metadata |
Инструмент joelclaw LLM звонит с трассировкой Langfuse. Охватывает @langfuse/tracing SDK, иерархию наблюдения (промежутки, поколения, инструменты, агенты), propagateAttributes для userId/sessionId/tags, расширение pi-session (langfuse-cost) и интеграцию OTEL с системной шиной. Используйте при добавлении трасс Langfuse, отладке отсутствующих/сломанных трасс, проверке данных о затратах или улучшении наблюдаемости на любой поверхности LLM. Источник: joelhooks/joelclaw.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/joelhooks/joelclaw --skill langfuseИнструмент joelclaw LLM звонит с трассировкой Langfuse. Охватывает @langfuse/tracing SDK, иерархию наблюдения (промежутки, поколения, инструменты, агенты), propagateAttributes для userId/sessionId/tags, расширение pi-session (langfuse-cost) и интеграцию OTEL с системной шиной. Используйте при добавлении трасс Langfuse, отладке отсутствующих/сломанных трасс, проверке данных о затратах или улучшении наблюдаемости на любой поверхности LLM. Источник: joelhooks/joelclaw.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/joelhooks/joelclaw --skill langfuse После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/joelhooks/joelclaw