phoenix-tracing
โดย github
ข้อตกลงเชิงความหมาย OpenInference และเครื่องมือวัดสำหรับการสังเกตการณ์ AI ของ Phoenix ใช้เมื่อติดตาม LLM สร้างสแปนที่กำหนดเอง หรือปรับใช้กับ...
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill phoenix-tracingPhoenix Tracing
Comprehensive guide for instrumenting LLM applications with OpenInference tracing in Phoenix. Contains reference files covering setup, instrumentation, span types, and production deployment.
When to Apply
Reference these guidelines when:
- Setting up Phoenix tracing (Python or TypeScript)
- Creating custom spans for LLM operations
- Adding attributes following OpenInference conventions
- Deploying tracing to production
- Querying and analyzing trace data
Reference Categories
| Priority | Category | Description | Prefix |
|---|---|---|---|
| 1 | Setup | Installation and configuration | setup-* |
| 2 | Instrumentation | Auto and manual tracing | instrumentation-* |
| 3 | Span Types | 9 span kinds with attributes | span-* |
| 4 | Organization | Projects and sessions | projects-*, sessions-* |
| 5 | Enrichment | Custom metadata | metadata-* |
| 6 | Production | Batch processing, masking | production-* |
| 7 | Feedback | Annotations and evaluation | annotations-* |
Quick Reference
1. Setup (START HERE)
- setup-python - Install arize-phoenix-otel, configure endpoint
- setup-typescript - Install @arizeai/phoenix-otel, configure endpoint
2. Instrumentation
- instrumentation-auto-python - Auto-instrument OpenAI, LangChain, etc.
- instrumentation-auto-typescript - Auto-instrument supported frameworks
- instrumentation-manual-python - Custom spans with decorators
- instrumentation-manual-typescript - Custom spans with wrappers
3. Span Types (with full attribute schemas)
- span-llm - LLM API calls (model, tokens, messages, cost)
- span-chain - Multi-step workflows and pipelines
- span-retriever - Document retrieval (documents, scores)
- span-tool - Function/API calls (name, parameters)
- span-agent - Multi-step reasoning agents
- span-embedding - Vector generation
- span-reranker - Document re-ranking
- span-guardrail - Safety checks
- span-evaluator - LLM evaluation
4. Organization
- projects-python / projects-typescript - Group traces by application
- sessions-python / sessions-typescript - Track conversations
5. Enrichment
- metadata-python / metadata-typescript - Custom attributes
6. Production (CRITICAL)
- production-python / production-typescript - Batch processing, PII masking
7. Feedback
- annotations-overview - Feedback concepts
- annotations-python / annotations-typescript - Add feedback to spans
Reference Files
- fundamentals-overview - Traces, spans, attributes basics
- fundamentals-required-attributes - Required fields per span type
- fundamentals-universal-attributes - Common attributes (user.id, session.id)
- fundamentals-flattening - JSON flattening rules
- attributes-messages - Chat message format
- attributes-metadata - Custom metadata schema
- attributes-graph - Agent workflow attributes
- attributes-exceptions - Error tracking
Common Workflows
- Quick Start: setup-{lang} → instrumentation-auto-{lang} → Check Phoenix
- Custom Spans: setup-{lang} → instrumentation-manual-{lang} → span-{type}
- Session Tracking: sessions-{lang} for conversation grouping patterns
- Production: production-{lang} for batching, masking, and deployment
How to Use This Skill
Navigation Patterns:
# By category prefix
references/setup-* # Installation and configuration
references/instrumentation-* # Auto and manual tracing
references/span-* # Span type specifications
references/sessions-* # Session tracking
references/production-* # Production deployment
references/fundamentals-* # Core concepts
references/attributes-* # Attribute specifications
# By language
references/*-python.md # Python implementations
references/*-typescript.md # TypeScript implementations
Reading Order:
- Start with setup-{lang} for your language
- Choose instrumentation-auto-{lang} OR instrumentation-manual-{lang}
- Reference span-{type} files as needed for specific operations
- See fundamentals-* files for attribute specifications
References
Phoenix Documentation:
Python API Documentation:
- Python OTEL Package -
arize-phoenix-otelAPI reference - Python Client Package -
arize-phoenix-clientAPI reference
TypeScript API Documentation:
- TypeScript Packages -
@arizeai/phoenix-otel,@arizeai/phoenix-client, and other TypeScript packages
Skills เพิ่มเติมจาก github
console-rendering
github
คำแนะนำสำหรับการใช้ระบบเรนเดอร์คอนโซลที่ใช้ struct tag ใน Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
ใช้ทักษะนี้เมื่อผู้ใช้ขอให้ทำแผนที่ จัดทำเอกสาร หรือเริ่มต้นใช้งานในโค้ดเบสที่มีอยู่จริง โดยจะเริ่มทำงานเมื่อมีข้อความแจ้งเช่น "ทำแผนที่โค้ดเบสนี้" "จัดทำเอกสาร…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
สร้างไฟล์คำแนะนำ AI agent ที่ปรับแต่งตามคำสั่ง AgentRC instructions สร้างไฟล์ .github/copilot-instructions.md (ค่าเริ่มต้น แนะนำสำหรับ Copilot ใน VS…)
official
acreadiness-policy
github
ช่วยผู้ใช้เลือก เขียน หรือใช้ AgentRC policy นโยบายปรับแต่งการให้คะแนนความพร้อมโดยปิดการตรวจสอบที่ไม่เกี่ยวข้อง เปลี่ยนระดับผลกระทบ/ระดับ การตั้งค่า…
official
add-educational-comments
github
เพิ่มความคิดเห็นเชิงการศึกษาให้กับไฟล์โค้ดเพื่อเปลี่ยนให้เป็นแหล่งเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ ปรับระดับความลึกและน้ำเสียงของคำอธิบายตามระดับความรู้ที่กำหนดได้สามระดับ: ผู้เริ่มต้น ระดับกลาง และระดับสูง ขอไฟล์โดยอัตโนมัติหากไม่มีไฟล์ที่ให้ไว้ พร้อมการจับคู่รายการแบบมีหมายเลขเพื่อการเลือกที่รวดเร็ว ขยายไฟล์ได้สูงสุด 125% โดยใช้เฉพาะความคิดเห็นเชิงการศึกษา (ขีดจำกัดสูงสุด: 400 บรรทัดใหม่; 300 บรรทัดสำหรับไฟล์ที่มีมากกว่า 1,000 บรรทัด) รักษาการเข้ารหัสไฟล์ รูปแบบการเยื้อง ความถูกต้องของไวยากรณ์ และ...
official
adobe-illustrator-scripting
github
เขียน ดีบัก และปรับสคริปต์อัตโนมัติของ Adobe Illustrator ให้เหมาะสมโดยใช้ ExtendScript (JavaScript/JSX) ใช้เมื่อสร้างหรือแก้ไขสคริปต์ที่จัดการ...
official
agent-governance
github
นโยบายเชิงประกาศ การจำแนกเจตนา และเส้นทางการตรวจสอบสำหรับควบคุมการเข้าถึงเครื่องมือและพฤติกรรมของเอเจนต์ AI นโยบายการกำกับดูแลที่ประกอบได้กำหนดเครื่องมือที่อนุญาต/บล็อก ตัวกรองเนื้อหา การจำกัดอัตรา และข้อกำหนดการอนุมัติ — จัดเก็บเป็นคอนฟิกูเรชัน ไม่ใช่โค้ด การจำแนกเจตนาเชิงความหมายตรวจจับพรอมต์อันตราย (การขโมยข้อมูล การยกระดับสิทธิ์ การฉีดพรอมต์) ก่อนการดำเนินการเครื่องมือโดยใช้สัญญาณตามรูปแบบ ตัวตกแต่งการกำกับดูแลระดับเครื่องมือบังคับใช้นโยบายที่ฟังก์ชัน...
official