用於 LLM 追蹤、評估和監控的開源 AI 可觀察平台。在調試具有詳細追蹤的 LLM 應用程式、對資料集運行評估、監控生產 AI 系統或為代理系統設定可觀察性基礎設施時使用。 **主動啟動**：在實作 LLM 代理程式的可觀察性/追蹤、設定評估管道或配置 OpenTelemetry 儀器時自動呼叫。 **檢測**：檢查 arize-phoenix 匯入、OpenTelemetry 設定或可觀察性相關程式碼。 **用例**：調試LLM應用程式、運行評估、監控生產系統、設定追蹤基礎架構、偵測代理框架、使用裝飾器追蹤自訂代理程式（@tracer.agent、@tracer.chain、@tracer.tool）。
透過命令列快速安裝 phoenix-observability AI 技能到你的開發環境
來源：mguinada/agent-skills。
Open-source AI observability and evaluation platform for LLM applications with tracing, evaluation, datasets, experiments, and real-time monitoring.
For framework-agnostic agentic systems, use @tracer.agent, @tracer.chain, and @tracer.tool decorators:
For comprehensive tracing setup with OpenTelemetry, see tracing-setup.md:
用於 LLM 追蹤、評估和監控的開源 AI 可觀察平台。在調試具有詳細追蹤的 LLM 應用程式、對資料集運行評估、監控生產 AI 系統或為代理系統設定可觀察性基礎設施時使用。 **主動啟動**：在實作 LLM 代理程式的可觀察性/追蹤、設定評估管道或配置 OpenTelemetry 儀器時自動呼叫。 **檢測**：檢查 arize-phoenix 匯入、OpenTelemetry 設定或可觀察性相關程式碼。 **用例**：調試LLM應用程式、運行評估、監控生產系統、設定追蹤基礎架構、偵測代理框架、使用裝飾器追蹤自訂代理程式（@tracer.agent、@tracer.chain、@tracer.tool）。 來源：mguinada/agent-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/mguinada/agent-skills --skill phoenix-observability用於 LLM 追蹤、評估和監控的開源 AI 可觀察平台。在調試具有詳細追蹤的 LLM 應用程式、對資料集運行評估、監控生產 AI 系統或為代理系統設定可觀察性基礎設施時使用。 **主動啟動**：在實作 LLM 代理程式的可觀察性/追蹤、設定評估管道或配置 OpenTelemetry 儀器時自動呼叫。 **檢測**：檢查 arize-phoenix 匯入、OpenTelemetry 設定或可觀察性相關程式碼。 **用例**：調試LLM應用程式、運行評估、監控生產系統、設定追蹤基礎架構、偵測代理框架、使用裝飾器追蹤自訂代理程式（@tracer.agent、@tracer.chain、@tracer.tool）。 來源：mguinada/agent-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/mguinada/agent-skills --skill phoenix-observability 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
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