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Langfuse 基础追踪示例

langfuse-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本示例展示了如何使用 Langfuse SDK 实现基础的追踪功能。它详细演示了追踪（Trace）、跨度（Span）和生成（Generation，即LLM调用）的完整层次结构，提供了TypeScript和Python两种语言的代码实现，适用于初次接入和测试项目。

Sentry性能跟踪与监控

sentry-performance-tracing

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导如何使用Sentry设置分布式追踪和性能监控。它涵盖了配置SDK（如设置采样率）以捕获应用的延迟、识别性能瓶颈，并在整个应用堆栈上追踪请求。内容包括手动创建业务逻辑跨度（Spans）和利用性能分析进行深入分析，实现全面的应用可观测性。

硬预测未来

hard-predict-future

davepoon/buildwithclaude

一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。

注释配置与审核队列管理

arize-annotation

github/awesome-copilot

本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。

LLM追踪导出与行为分析

github/awesome-copilot

该技能提供全面的工具，用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度（Spans）。它帮助用户理解大型语言模型（LLM）应用的完整执行流程，用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据，进行深度行为分析。

LLM轨迹与故障调试命令行工具

github/awesome-copilot

Phoenix CLI是一个强大的命令行工具，用于调试复杂的LLM和智能体（Agent）工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹（traces）、跨度（spans）和会话（sessions），并通过开放式和轴心编码等方法，帮助用户系统地分析错误，构建失败分类体系，从而指导应用评估。

KubeSphere WizTelemetry 分布式追踪

wiztelemetry-tracing

kubesphere/kubesphere

该扩展组件为KubeSphere观测平台提供了基于OpenTelemetry标准的完整分布式追踪功能。它涵盖了组件（生成器、收集器、代理）的安装、配置和使用，支持查询复杂的追踪数据、服务图和跨度信息，是监控微服务和理解复杂系统交互的关键工具。

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