什麼是 build-review-interface?
建立適合您的資料的基於瀏覽器的自訂註釋介面,用於審查 LLM 追蹤並收集結構化回饋。當您需要建立註釋工具、查看追蹤或收集人工標籤時使用。 來源:hamelsmu/evals-skills。
建立適合您的資料的基於瀏覽器的自訂註釋介面,用於審查 LLM 追蹤並收集結構化回饋。當您需要建立註釋工具、查看追蹤或收集人工標籤時使用。
透過命令列快速安裝 build-review-interface AI 技能到你的開發環境
來源:hamelsmu/evals-skills。
Build an HTML page that loads traces from a data source (JSON/CSV file), displays one trace at a time with Pass/Fail buttons, a free-text notes field, and Next/Previous navigation. Save labels to a local file (CSV/SQLite/JSON). Then customize to the domain using the guidelines below.
Format all data in the most human-readable representation for the domain. Emails should look like emails. Code should have syntax highlighting. Markdown should be rendered. Tables should be tables. JSON should be pretty-printed and collapsible.
Annotate at the trace level. The reviewer judges the whole trace, not individual spans.
建立適合您的資料的基於瀏覽器的自訂註釋介面,用於審查 LLM 追蹤並收集結構化回饋。當您需要建立註釋工具、查看追蹤或收集人工標籤時使用。 來源:hamelsmu/evals-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill build-review-interface建立適合您的資料的基於瀏覽器的自訂註釋介面,用於審查 LLM 追蹤並收集結構化回饋。當您需要建立註釋工具、查看追蹤或收集人工標籤時使用。 來源:hamelsmu/evals-skills。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill build-review-interface 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/hamelsmu/evals-skills