drift-detection
✓LLM 應用程序的統計和質量漂移檢測。在監控模型質量退化、輸入分佈變化或輸出模式隨時間變化時使用。
SKILL.md
Monitor LLM quality degradation and input/output distribution shifts in production.
| Statistical method | PSI for production (stable), KS for small samples | | Threshold strategy | Dynamic (95th percentile of historical) over static | | Baseline window | 7-30 days rolling window | | Alert priority | Performance metrics > distribution metrics | | Tool stack | Langfuse (traces) + Evidently/Phoenix (drift analysis) |
| < 0.1 | No significant drift | Monitor | | 0.1 - 0.25 | Moderate drift | Investigate | | >= 0.25 | Significant drift | Alert + Action |
LLM 應用程序的統計和質量漂移檢測。在監控模型質量退化、輸入分佈變化或輸出模式隨時間變化時使用。 來源：yonatangross/orchestkit。
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/yonatangross/orchestkit --skill drift-detection- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-03
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 drift-detection？
LLM 應用程序的統計和質量漂移檢測。在監控模型質量退化、輸入分佈變化或輸出模式隨時間變化時使用。 來源：yonatangross/orchestkit。
如何安裝 drift-detection？
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/yonatangross/orchestkit --skill drift-detection 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/yonatangross/orchestkit
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-03