¿Qué hace langwatch?
The platform for LLM evaluations and AI agent testing
Plataforma para evaluaciones de LLM y pruebas de agentes de IA
LangWatch es una plataforma diseñada para equipos de ingeniería que trabajan con modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y agentes de IA. Proporciona herramientas integradas para la evaluación sistemática del rendimiento de los modelos, permitiendo pruebas exhaustivas de agentes y flujos conversacionales complejos. La plataforma ofrece un entorno unificado donde los desarrolladores pueden monitorear, depurar y comparar diferentes versiones de sus prompts y cadenas de procesos. Es especialmente útil para equipos que necesitan garantizar la calidad y confiabilidad de sus aplicaciones basadas en IA, soportando la iteración rápida y la colaboración entre desarrolladores. LangWatch se integra con frameworks populares de orquestación de agentes y entornos de desarrollo, facilitando su adopción en pipelines existentes sin fricciones significativas. La plataforma ayuda a identificar regresiones, sesgos o fallos en los agentes antes del despliegue en producción, proporcionando métricas cuantitativas y cualitativas que guían las decisiones de mejora continua.
npx skills add langwatch/langwatchInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
The platform for LLM evaluations and AI agent testing
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.