產生自訂追蹤註釋 Web 應用程序，以便在 LLM 錯誤分析期間進行開放式編碼。當使用者想要查看 LLM 追蹤、使用自由格式註釋對失敗進行註釋以及進行首次通過定性標記（開放編碼）時使用。當使用者提到「註釋追蹤」、「追蹤審查工具」、「開放編碼工具」、「標籤追蹤」、「建立註釋介面」、「審查 LLM 輸出」或想要在建構故障分類之前手動檢查管道追蹤時也可使用。此技能使用 FastHTML、TailwindCSS 和 HTMX 產生客製化的 Python Web 應用程式。
透過命令列快速安裝 trace-annotation-tool AI 技能到你的開發環境
來源：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.
產生自訂追蹤註釋 Web 應用程序，以便在 LLM 錯誤分析期間進行開放式編碼。當使用者想要查看 LLM 追蹤、使用自由格式註釋對失敗進行註釋以及進行首次通過定性標記（開放編碼）時使用。當使用者提到「註釋追蹤」、「追蹤審查工具」、「開放編碼工具」、「標籤追蹤」、「建立註釋介面」、「審查 LLM 輸出」或想要在建構故障分類之前手動檢查管道追蹤時也可使用。此技能使用 FastHTML、TailwindCSS 和 HTMX 產生客製化的 Python Web 應用程式。 來源：maragudk/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/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool產生自訂追蹤註釋 Web 應用程序，以便在 LLM 錯誤分析期間進行開放式編碼。當使用者想要查看 LLM 追蹤、使用自由格式註釋對失敗進行註釋以及進行首次通過定性標記（開放編碼）時使用。當使用者提到「註釋追蹤」、「追蹤審查工具」、「開放編碼工具」、「標籤追蹤」、「建立註釋介面」、「審查 LLM 輸出」或想要在建構故障分類之前手動檢查管道追蹤時也可使用。此技能使用 FastHTML、TailwindCSS 和 HTMX 產生客製化的 Python Web 應用程式。 來源：maragudk/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/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool 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/maragudk/evals-skills