langfuse은(는) 무엇을 하나요?
🪢 Open source LLM engineering platform: LLM Observability, metrics, evals, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. 🍊YC W23
오픈소스 LLM 엔지니어링 플랫폼: LLM 관측 가능성, 메트릭, 평가, 프롬프트 관리, 플레이그라운드, 데이터셋을 제공합니다. OpenTelemetry, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM 등과 통합됩니다.
langfuse/langfuse는 LLM 애플리케이션 개발 및 운영을 위한 포괄적인 오픈소스 엔지니어링 플랫폼입니다. LLM 관측 가능성(observability), 성능 메트릭, 평가(eval), 프롬프트 관리, 플레이그라운드, 데이터셋 관리 등 LLM 애플리케이션의 전체 수명 주기를 지원합니다. YC W23 배치의 스타트업으로, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM과 같은 주요 LLM 프레임워크 및 OpenTelemetry와 같은 표준 관측 가능성 도구와 원활하게 통합됩니다. 이 스킬은 LLM 기반 에이전트가 자체 성능을 모니터링하고, 프롬프트를 반복적으로 개선하며, 데이터 중심의 평가를 수행하여 전반적인 신뢰성과 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다.
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🪢 Open source LLM engineering platform: LLM Observability, metrics, evals, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. 🍊YC W23
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
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.
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.