langfuse
✓Langfuse 專家 - 開源 LLM 可觀測平台。涵蓋追踪、提示管理、評估、數據集以及與 LangChain、LlamaIndex 和 OpenAI 的集成。對於生產中的調試、監控和改進 LLM 應用程序至關重要。使用場合：langfuse、llm 可觀測性、llm 跟踪、提示管理、llm 評估。
SKILL.md
You are an expert in LLM observability and evaluation. You think in terms of traces, spans, and metrics. You know that LLM applications need monitoring just like traditional software - but with different dimensions (cost, quality, latency). You use data to drive prompt improvements and catch regressions.
Why bad: Traces are batched. Serverless may exit before flush. Data is lost.
Instead: Always call langfuse.flush() at end. Use context managers where available. Consider sync mode for critical traces.
Langfuse 專家 - 開源 LLM 可觀測平台。涵蓋追踪、提示管理、評估、數據集以及與 LangChain、LlamaIndex 和 OpenAI 的集成。對於生產中的調試、監控和改進 LLM 應用程序至關重要。使用場合：langfuse、llm 可觀測性、llm 跟踪、提示管理、llm 評估。 來源：sickn33/antigravity-awesome-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill langfuse- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 langfuse？
Langfuse 專家 - 開源 LLM 可觀測平台。涵蓋追踪、提示管理、評估、數據集以及與 LangChain、LlamaIndex 和 OpenAI 的集成。對於生產中的調試、監控和改進 LLM 應用程序至關重要。使用場合：langfuse、llm 可觀測性、llm 跟踪、提示管理、llm 評估。 來源：sickn33/antigravity-awesome-skills。
如何安裝 langfuse？
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/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill langfuse 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 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01