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搜索 LLM ，共找到 403 条记录

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Arize追踪与可观测性配置

arize-instrumentation

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本技能用于指导用户将Arize AX追踪功能集成到现有应用中，特别适用于复杂的LLM应用。它遵循结构化的两阶段流程：首先进行代码库分析（只读），了解所有依赖和架构；随后进行仪器化实现。它支持多语言环境，深度集成OpenTelemetry和各类大模型服务商，旨在提供完整的系统可观测性，且不会修改核心业务逻辑。

LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

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本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

LLM追踪导出与行为分析

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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。

LLMs导航蓝图

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指导如何梳理仓库结构、关键文档与配置，编写遵循 llms.txt 规范的索引文件，让大模型快速掌握项目定位、文档体系与执行路径。

LLM应用评估驱动开发

eval-driven-dev

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本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。

LLM轨迹与故障调试命令行工具

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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。

凤凰评估工具包

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Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

凤凰AI追踪指南

phoenix-tracing

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为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南，涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署，助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。

研究知识库：持久化知识管理

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个持久化的、基于图谱的研究知识库。它能跨越整个科研生命周期，结构化地累积和关联知识，包括研究论文、实验结果、核心想法和可验证的论点。它通过知识网络不断迭代，确保每一次输入都能增强知识的深度，而非仅仅停留在一次性查询记录。

实时SEO数据与关键词分析器

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具提供来自DataForSEO平台的实时、全面的SEO数据分析服务。它支持用户获取Google、YouTube的实时搜索结果（SERP），进行深度关键词研究（包括搜索量、难度、搜索意图），分析反向链接、监控竞争对手网站，并进行网页现场优化检查。特别适用于需要跟踪AI可见性和大型语言模型（LLM）提及等前沿数据的数字营销和内容创作场景。

AI搜索优化与内容可引用性

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细指导如何优化网站内容，使其符合当前AI搜索引擎（如ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews）的引用机制。内容涵盖了提高“可引用性分数”、优化文章结构、整合多媒体元素、建立品牌权威信号，以及实施llms.txt和服务器端渲染等技术要求，帮助您在大型语言模型时代提升自然搜索覆盖率。

更新LLMs导航

github/awesome-copilot

梳理和更新根目录 llms.txt，令其文档导航、规格说明与实际结构一致，并保持对 LLM 友好的规范格式。

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