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Langfuse CI/CD:LLM质量测试集成
langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线(例如GitHub Actions)中,用于自动化大型语言模型(LLM)的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁,确保AI应用的稳定性和性能。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试
mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算,确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性,是构建高质量AI应用的必备环节。
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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
440
Phoenix 是开源AI可观测平台,可用于追踪、评估和监控大语言模型应用,支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控,帮助工程团队自托管排查与优化。
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云端大模型回归测试
cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
337
本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型(LLM)提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。
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大模型链评估与回归测试
langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
387
本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化,以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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