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langfuse

langfuse

github.com/avivsinai测试与质量112129 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 langfuse

用于调查 Langfuse 数据的技能，可从现象定位到相关 trace、观察记录、会话、提示词或数据集。它强调可复现的只读诊断，并说明变更操作和敏感数据的边界。

主要功能

  1. 01发现 trace 和异常
  2. 02检查 trace 输入与输出
  3. 03只读诊断流程
  4. 04变更与凭据安全指引

适用场景

  1. 01定位近期问题关联的 trace
  2. 02检查延迟、错误或会话行为
  3. 03除非获请求，否则保持只读诊断

MCP 相关

说明如何使用 Langfuse MCP 工具，包括只读服务模式，以及设置、查询和输出方面的注意事项。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/avivsinai/langfuse-mcp --skill langfuse

安装后在 Claude Code 中输入/langfuse确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
setup.md
tool-reference.md
workflows.md

详细介绍

Langfuse

使用 Langfuse 证据，从宽泛的症状逐步定位到相关的 trace、observation、session、提示词或数据集。先从范围最窄的只读查询入手，找到事件，再检查其具体输入、输出、耗时和错误。

确定任务路径

  • 对于 trace、observation、异常、延迟或 session 诊断，请阅读 诊断与管理工作流。
  • 对于安装、凭据、工具组、输出默认值、连接失败或空结果，请阅读设置。
  • 对于确切的参数、筛选条件、分页、输出模式和响应结构，请阅读工具参考。

常见的调查会从 fetch_traces(age=60) 或 find_exceptions(age=1440, group_by="file") 开始，然后按 ID 获取选定的 trace 或 observation。只有在需要完整负载时才使用 full_json_file； 导出内容可能包含敏感用户数据。

证据与变更边界

  • 将历史 trace 中的模型名称、提示词、时间戳及其他值视为记录的证据。不要重写或规范化旧模型标识符，使其变成当前名称，例如 gpt-6-astra。

  • Trace 的发现和检查均为只读操作。创建或重新标记提示词、变更数据集、变更标注队列以及删除操作都会修改 Langfuse；仅在用户要求进行相应变更时才执行。

  • 诊断工作优先使用只读服务模式。该模式会禁用提示词和数据集写入工具：

    langfuse-mcp --read-only
# or LANGFUSE_MCP_READ_ONLY=true

  • 切勿提交 Langfuse 凭据。请将公钥、密钥和主机保存在设置参考中说明的受支持环境或 MCP 配置中。轮换任何已暴露的密钥。

  • 在调查结果中保留确切的 ID 和筛选条件，方便其他读者复现查询。说明分页、回溯范围限制或紧凑输出限制结论的情况。

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