llm-obs-experiment-py-bootstrap

Prüfpfad-Untersuchungen – wer was geändert hat, Schlüsselkompromittierung, Ursache von Kostenanstiegen, Compliance-Nachweise (SOC 2/PCI) und Prüfung von KI-Aktivitäten.

Installieren Sie den Datadog Agent auf Kubernetes mit dem Datadog Operator – erforderlich, bevor Single Step Instrumentation (SSI) aktiviert werden kann, das automatisch…

Run an iterative code-improvement hill-climb against real Datadog LLM-Obs data, locally, with Claude Code as the agent. Establishes a baseline eval, makes one…

Bootstrappen Sie Evaluatoren aus Produktionstraces — standardmäßig werden Online-LLM-Judge-Evaluatoren vorgeschlagen, und nach Ihrer Bestätigung werden sie in Datadog als deaktivierte Entwürfe erstellt…

End-to-End-Agent-Observability-Pipeline für eine instrumentierte ml_app — Produktions-Traces klassifizieren, Fehlerursachen ermitteln, Evaluatoren bootstrapen, dann (optional)…

Analyze LLM experiment results. Handles single or comparative experiments, exploratory or Q&A modes. Use when user says "analyze experiment", "compare…

Use when a developer wants to iterate on ONE specific Agent Observability / LLM Obs trace whose output they didn't like — re-running that trace against their…

Ursachenanalyse bei Produktions-LLM-Traces. Diagnostiziert, warum eine LLM-Anwendung fehlschlägt – arbeitet mit Eval-Judge-Urteilen, Laufzeitfehlern oder strukturellen…