什么是 build-review-interface?
构建适合您的数据的基于浏览器的自定义注释界面,用于审查 LLM 跟踪并收集结构化反馈。当您需要构建注释工具、查看跟踪或收集人工标签时使用。 来源:hamelsmu/evals-skills。
构建适合您的数据的基于浏览器的自定义注释界面,用于审查 LLM 跟踪并收集结构化反馈。当您需要构建注释工具、查看跟踪或收集人工标签时使用。
通过命令行快速安装 build-review-interface AI 技能到你的开发环境
来源: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.
构建适合您的数据的基于浏览器的自定义注释界面,用于审查 LLM 跟踪并收集结构化反馈。当您需要构建注释工具、查看跟踪或收集人工标签时使用。 来源:hamelsmu/evals-skills。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill build-review-interface构建适合您的数据的基于浏览器的自定义注释界面,用于审查 LLM 跟踪并收集结构化反馈。当您需要构建注释工具、查看跟踪或收集人工标签时使用。 来源:hamelsmu/evals-skills。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill build-review-interface 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/hamelsmu/evals-skills