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搜索 LLM追踪，共找到 13 条记录

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成本感知型 LLM 流水线

cost-aware-llm-pipeline

affaan-m/everything-claude-code

将模型路由、预算追踪、重试策略与提示缓存组合成可复用流水线，帮助多模型批处理在保障质量的同时控制 Claude/GPT 等 LLM API 的支出。

Langfuse 观测平台

sickn33/antigravity-awesome-skills

Langfuse 提供完整的 LLM 观测能力，涵盖调用追踪、提示管理、评估打分与成本/延迟/质量监控，适用于与 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等集成的生产场景。

Langfuse 语义追踪流程

langfuse-core-workflow-a

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。

Langfuse 限流守护

langfuse-rate-limits

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Langfuse 高并发追踪接入提供限流、批量、退避、并发控制与抽样支持，并读取请求头提前节流，应对 429/5xx 等压测场景，保障遥测管道稳定。

Langfuse 架构指南

langfuse-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 Langfuse 的生产级架构实践，涵盖单例 SDK、追踪上下文传播、队列式摄取、多环境配置和服务网格追踪，为大规模 LLM 可观测性设计可靠的追踪流水线。

Langfuse SDK 实践指南

langfuse-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

汇总 Langfuse SDK 的最佳实践：复用单例客户端、管理 trace 生命周期、嵌套 span、装饰器自动追踪、会话用户绑定及评分，保障 LLM 可观测性。

Langfuse 安全基础指导

langfuse-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

介绍 Langfuse 安全集成要点，从妥善保护 API 密钥、在追踪前清除敏感信息，到自建部署的访问控制与日志保留策略，确保 LLM 可观测数据的隐私和合规。

凤凰AI可观测平台

phoenix-observability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

BDI心理状态建模

bdi-mental-states

sickn33/antigravity-awesome-skills

将 RDF 语境转为信念-欲望-意图结构，让智能体通过 BDI 框架建模认知过程、追踪推理链、生成可解释输出，适用于多智能体协作与 LLM 增强。

Arize 链路追踪助手

arize-instrumentation

github/awesome-copilot

该技能指导如何通过 Arize AX 的双阶段流程在应用中添加追踪，先分析再动手，优先自动集成，遇到 LLM 工具调用时补上链路与工具跨度，保持业务逻辑不变。

Arize 追踪导出工具

github/awesome-copilot

通过 ax CLI 从 Arize 下载 span、trace 和 session，辅助调试 LLM 应用，支持 ID/过滤/探索采样规则以及全量导出，统一写入 .arize-tmp-traces 目录。

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