·trace-annotation-tool
{}

trace-annotation-tool

Создайте собственное веб-приложение с аннотациями трассировки для открытого кодирования во время анализа ошибок LLM. Используйте, когда пользователь хочет просмотреть трассировки LLM, аннотировать ошибки комментариями произвольной формы и выполнить качественную маркировку первого прохода (открытое кодирование). Также используйте, когда пользователь упоминает «аннотирование трассировок», «инструмент проверки трассировки», «инструмент открытого кодирования», «метки трассировок», «создание интерфейса аннотаций», «просмотр выходных данных LLM» или хочет вручную проверить трассировки конвейера перед построением таксономии сбоев. Благодаря этому навыку создается индивидуальное веб-приложение Python с использованием FastHTML, TailwindCSS и HTMX.

4Установки·0Тренд·@maragudk

Установка

$npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool

Как установить trace-annotation-tool

Быстро установите AI-навык trace-annotation-tool в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: maragudk/evals-skills.

Generate a custom local web application for open coding of LLM traces — the first qualitative pass of error analysis in the Analyze phase of the evaluation lifecycle.

fields represent the user query, intermediate steps, tool calls, and final output.

Ask the user: "These are the default features. Do you want anything else before I generate the tool?" Then incorporate any additional requests.

Создайте собственное веб-приложение с аннотациями трассировки для открытого кодирования во время анализа ошибок LLM. Используйте, когда пользователь хочет просмотреть трассировки LLM, аннотировать ошибки комментариями произвольной формы и выполнить качественную маркировку первого прохода (открытое кодирование). Также используйте, когда пользователь упоминает «аннотирование трассировок», «инструмент проверки трассировки», «инструмент открытого кодирования», «метки трассировок», «создание интерфейса аннотаций», «просмотр выходных данных LLM» или хочет вручную проверить трассировки конвейера перед построением таксономии сбоев. Благодаря этому навыку создается индивидуальное веб-приложение Python с использованием FastHTML, TailwindCSS и HTMX. Источник: maragudk/evals-skills.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool
Источник
maragudk/evals-skills
Категория
{}Аналитика
Проверено
Впервые замечено
2026-02-25
Обновлено
2026-03-11

Browse more skills from maragudk/evals-skills

Короткие ответы

Что такое trace-annotation-tool?

Создайте собственное веб-приложение с аннотациями трассировки для открытого кодирования во время анализа ошибок LLM. Используйте, когда пользователь хочет просмотреть трассировки LLM, аннотировать ошибки комментариями произвольной формы и выполнить качественную маркировку первого прохода (открытое кодирование). Также используйте, когда пользователь упоминает «аннотирование трассировок», «инструмент проверки трассировки», «инструмент открытого кодирования», «метки трассировок», «создание интерфейса аннотаций», «просмотр выходных данных LLM» или хочет вручную проверить трассировки конвейера перед построением таксономии сбоев. Благодаря этому навыку создается индивидуальное веб-приложение Python с использованием FastHTML, TailwindCSS и HTMX. Источник: maragudk/evals-skills.

Как установить trace-annotation-tool?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

https://github.com/maragudk/evals-skills

Детали

Категория
{}Аналитика
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-25