llm-observability-and-cost

SKILLWorkflowCommunity
v0.0.0jpoindexterUnknownAktualisiert vor 2 Mon.Quelle →

Reference-grade guide to production LLM observability and cost attribution — distributed traces and spans for multi-step agents, OpenTelemetry GenAI semantic conventions, the metrics/percentiles that matter, drift detection with online evals, and per-feature/tenant/user cost attribution via span met

Community-submitted skill. Not yet reviewed by the Forge team. Full prompt content may not be available.Request review →
1Repo-Sterne
1Clients
1Formate
vor 2 Mon.Letzte Aktualisierung
Skill
Autorjpoindexter
Version0.0.0
LizenzUnknown
KategorieWorkflow
Formateskill.md
PromptNicht veröffentlicht
Kompatibilität
Claude✓ Unterstützt
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Über

Reference-grade guide to production LLM observability and cost attribution — distributed traces and spans for multi-step agents, OpenTelemetry GenAI semantic conventions, the metrics/percentiles that matter, drift detection with online evals, and per-feature/tenant/user cost attribution via span metadata. Real tooling (LangSmith, Langfuse, Phoenix, Helicone, OTel), tables, do/don't, and the failur

Schlagwörter
skillclaude

Keine Abdeckung der Abhängigkeiten

Dieser Eintrag veröffentlicht kein npm-Paket, daher hat Forge keinen Abhängigkeitsbaum dafür. Das ist eine Lücke in der Abdeckung — keine Aussage, dass er keine Abhängigkeiten hat.

Themen

Verwandtes in monitoring & logging