生成自定义跟踪注释 Web 应用程序，以便在 LLM 错误分析期间进行开放编码。当用户想要查看 LLM 跟踪、使用自由格式注释对失败进行注释以及进行首次通过定性标记（开放编码）时使用。当用户提到“注释跟踪”、“跟踪审查工具”、“开放编码工具”、“标签跟踪”、“构建注释接口”、“审查 LLM 输出”或想要在构建故障分类之前手动检查管道跟踪时，也可使用。此技能使用 FastHTML、TailwindCSS 和 HTMX 生成定制的 Python Web 应用程序。
通过命令行快速安装 trace-annotation-tool AI 技能到你的开发环境
来源：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.
生成自定义跟踪注释 Web 应用程序，以便在 LLM 错误分析期间进行开放编码。当用户想要查看 LLM 跟踪、使用自由格式注释对失败进行注释以及进行首次通过定性标记（开放编码）时使用。当用户提到“注释跟踪”、“跟踪审查工具”、“开放编码工具”、“标签跟踪”、“构建注释接口”、“审查 LLM 输出”或想要在构建故障分类之前手动检查管道跟踪时，也可使用。此技能使用 FastHTML、TailwindCSS 和 HTMX 生成定制的 Python Web 应用程序。 来源：maragudk/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/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool生成自定义跟踪注释 Web 应用程序，以便在 LLM 错误分析期间进行开放编码。当用户想要查看 LLM 跟踪、使用自由格式注释对失败进行注释以及进行首次通过定性标记（开放编码）时使用。当用户提到“注释跟踪”、“跟踪审查工具”、“开放编码工具”、“标签跟踪”、“构建注释接口”、“审查 LLM 输出”或想要在构建故障分类之前手动检查管道跟踪时，也可使用。此技能使用 FastHTML、TailwindCSS 和 HTMX 生成定制的 Python Web 应用程序。 来源：maragudk/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/maragudk/evals-skills --skill trace-annotation-tool 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/maragudk/evals-skills