AI i agenci · Budowanie i kod
respan
/respan
Obsługuje obserwowalność LLM w Respan: śledzenie, zarządzanie promptami, ewaluacje, eksperymenty i zbiory danych.
Dla kogo
- Autor
- respanai ↗
- Repozytorium
- respan ↗
- Licencja
- Apache-2.0
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 19.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
90/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść25 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
- Pliki w paczce
- 6
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 4
Przestarzałość
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 19.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
Licencja
Apache-2.0, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem licencji i informacji o zmianach.
Co robi i kiedy
Obsługuje obserwowalność LLM w Respan: śledzenie, zarządzanie promptami, ewaluacje, eksperymenty i zbiory danych.
Oryginalny opis (EN)
Respan for LLM observability. Use to set up tracing or the gateway, manage prompts (create/version/deploy), run evals, experiments, and datasets, or work with traces and logs. Trigger for any Respan platform task or when instrumenting an app to send telemetry to Respan.
Jak działa
- When To Use
- Core Principles
- Quick Reference
- Documentation Access
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 45 linii, 270 słów
Podgląd SKILL.md
--- name: respan description: >- Respan for LLM observability. Use to set up tracing or the gateway, manage prompts (create/version/deploy), run evals, experiments, and datasets, or work with traces and logs. Trigger for any Respan platform task or when instrumenting an app to send telemetry to Respan. --- # Respan Use the Respan CLI and SDK for LLM observability — tracing, evals, prompts, datasets, and gateway routing. ## When To Use - **Set up tracing** (instrument your app to capture LLM calls — install + decorators, propagation, processors) → read [references/tracing.md](references/tracing.md) - **Set up gateway** (route LLM calls through the Respan proxy — wiring + model switching, fallbacks, caching) → read [references/gateway.md](references/gateway.md) - **Prompt management** (create, version, deploy) → read [references/prompts.md](references/prompts.md) - **Evals** (datasets, evaluators, experiments) → read [references/evals.md](references/evals.md) - **Monitors & automation** (alerts, online evals, webhooks) → read [references/monitors.md](references/monitors.md) Tracing and gateway are separate setups — configure one at a time, never both in the same pass. ## Core Principles 1. **Read the reference first.** Each reference file has the exact setup steps, API patterns, MCP tools, and CLI commands. 2. **Use MCP tools** for platform operations (prompts, datasets, evaluators, experiments, traces, logs). 3. **Use CLI** when MCP is not available: `respan traces list`, `respan prompts list`, etc. 4. **Fetch docs** for integration-specific details not covered in references. ## Quick Reference | Task | Reference / Command | |------|--------------------| | Set up tracing (steps + decorators, propagation) | [references/tracing.md](references/tracing.md) | | Set up gateway (steps + features) | [references/gateway.md](references/gateway.md) | | Prompt management | [references/prompts.md](references/prompts.md) | | Evals & experiments | [references/evals.md](references/evals.md) | | Monitors & automation | [references/monitors.md](references/monitors.md) | | List traces | `respan traces list --limit 10` | | View a trace | `respan traces get <id>` | | Check auth | `respan auth status` | ## Documentation Access Any doc page can be fetched as markdown: `https://respan.ai/docs/integrations/openai-sdk.md` `https://respan.ai/docs/sdks/typescript-sdk/overview.md` Full docs index: `https://www.respan.ai/docs/llms.txt` Platform: `https://platform.respan.ai`
Pliki w paczce (6)
- SKILL.md 2 KB
- references/evals.md 8 KB
- references/gateway.md 12 KB
- references/monitors.md 4 KB
- references/prompts.md 5 KB
- references/tracing.md 26 KB
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie respan.
Identyczna treść występuje jeszcze w 2 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki b716bce6e7d0 (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 95observability
Konfiguruje obserwowalność agentów AI: ślady, ewaluacje, eksperymenty A/B i zbieranie opinii o odpowiedziach. - 100langsmith
Monitoruje, śledzi, debuguje i ewaluuje aplikacje LLM w LangSmith: tracing, zbiory danych, ewaluatory, kolejki adnotacji, prompt hub, eksperymenty z promptami i monitoring produkcyjny. - 90agent-evals-and-observability
Projektuje i przegląda niezależne od frameworków ewaluacje i obserwowalność agentów AI: zbiory danych, graderzy, przegląd trajektorii, bramki wydania i ślady produkcyjne. - 100langfuse
Wspiera integrację z Langfuse: obserwowalność, ewaluacje, zbiory danych, eksperymenty, webhooki, widgety i dashboardy, metryki, ślady, oceny i modele, w tym ewaluatory LLM-as-a-Judge. - 100phoenix-cli
Debuguje aplikacje LLM za pomocą CLI Phoenix: pobiera ślady, analizuje błędy, przegląda eksperymenty i zbiory danych oraz bada wydajność modeli. - 95phoenix-cli
Debuguje aplikacje LLM za pomocą Phoenix CLI: pobiera ślady, analizuje błędy, porządkuje przegląd śladów kodowaniem otwartym i osiowym, sprawdza zbiory danych i eksperymenty oraz używa GraphQL API.