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LangChain 常见错误诊断

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

汇总 LangChain 身份验证、导入、频率限制、解析、链、代理和内存等常见异常的排查与解决方案，并附调试技巧与追踪资源。

LangChain 观测配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 LangSmith 跟踪、Prometheus 指标、OpenTelemetry 跨度、结构化日志、Grafana 仪表盘与告警，为 LangChain 应用在预发布与生产环境中构建全面的观测能力，及时掌握运行状况与性能瓶颈。

LLM 可观测性追踪

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Langfuse 在 LLM 应用中记录 trace、prompt 版本、评估和性能数据，便于监控成本、延迟与质量并持续优化。

Langfuse 语义追踪流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

介绍如何用 Langfuse 为 OpenAI/Claude 等 LLM 添加自动追踪、手动 span、流式响应与父子 trace 绑定，全面提升调用可观测性。

Langfuse 安装与认证

langfuse-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导安装 Langfuse SDK 并配置公钥、私钥与主机地址，使 Node.js 或 Python 的 LLM 可观测项目顺利完成认证与追踪初始化。

LangSmith LLM 观测平台

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LangSmith 是用于调试、评估与监控 LLM 应用的观测平台，可追踪调用、构建评测数据集、监控生产指标与成本，助力回归测试与运维协作。

Nnsight远程可解释性

nnsight-remote-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为研究者提供利用nnsight在本地或NDIF远程节点上探查PyTorch模型的完整流程，涵盖激活分析、补丁注入与追踪操作，方便处理70B+超大模型。

OpenEvidence 可观测性配置

openevidence-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 OpenEvidence 临床 AI 集成部署 Prometheus 指标、OpenTelemetry 链路、结构化日志及 Grafana 面板，持续观测服务健康、延迟、错误、缓存与告警。

TransformerLens 机制可解释性指南

transformer-lens-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

介绍 TransformerLens 的 HookPoints、激活缓存、激活打补丁和电路分析等机制可解释性流程，帮助研究者解读 GPT 类模型的注意力模式和因果行为。

自动化合规测量

affaan-m/everything-claude-code

该工具从技能/规则自动生成规范和多级提示场景，运行代理捕获工具调用轨迹，用大模型判断行为是否按序执行，并输出含合规分数、时间线及可选 hook 建议的报告。

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