nemo-relay-instrument-calls

tarafından nvidia

Bu beceriyi, bir uygulama araç veya LLM/sağlayıcı çağrı noktalarına sahip olduğunda ve bunları yaşam döngüsü için NeMo Relay kapsamları ve yönetilen yürütme API'leriyle sarmalaması gerektiğinde kullanın…

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill nemo-relay-instrument-calls

Instrument Tool And LLM Calls

Use this skill when an app already has tool functions or model/provider calls and needs to run them through NeMo Relay correctly. Keep the original callable behavior stable while adding Relay lifecycle capture.

Default Guidance

  • Put a scope around the natural agent, request, workflow, or graph boundary.
  • Use managed execution APIs first:
    • Rust: tool_call_execute(ToolCallExecuteParams::builder()...), llm_call_execute(LlmCallExecuteParams::builder()...)
    • Python: tools.execute(...), llm.execute(...)
    • Node.js: toolCallExecute(...), llmCallExecute(...)
    • Go: tools.Execute(...), llm.Execute(...) or the top-level wrappers
  • Use manual lifecycle APIs only when the host framework cannot be wrapped by the managed execute helpers.

Embedded Runtime Semantics

  • Managed tool and LLM execution runs conditional-execution guardrails first on the raw input. If rejected, the runtime emits a standalone mark event and does not run request intercepts or the callable.
  • Request intercepts run after conditional guardrails and rewrite the real input that reaches execution intercepts and the callback.
  • Sanitize-request guardrails affect emitted start-event payloads only. They do not rewrite the caller-visible request or arguments.
  • Execution intercepts wrap the callback with the middleware next pattern and may short-circuit by returning their own result.
  • Sanitize-response guardrails affect emitted end-event payloads only. The value returned to application code remains the raw callback or execution-intercept result.
  • If execution fails after the start event has been emitted, the runtime still emits an end event without a semantic output payload.
  • Tool calls are named operations with JSON-compatible arguments and results. Keep the original tool callable responsible for business logic; let NeMo Relay own lifecycle events, middleware, and metadata.
  • LLM calls use an LLMRequest made of metadata plus content. Pass model names and stable call identifiers when they matter for trace export or diagnostics.
  • Manual lifecycle APIs are for framework adapters that already own execution. If you use them, every start call needs a matching end or error path with the relevant semantic payloads supplied explicitly.
  • Partial middleware APIs such as request_intercepts(...) and conditional_execution(...) are for advanced adapters that need one middleware family before calling a provider manually.
  • Streaming LLM wrappers collect chunks and finalize a response at stream end; dropping the stream early can prevent finalizers and subscribers from seeing a complete output.

Checklist

  • Scope boundary chosen before the first tool or LLM call
  • Existing tool function wrapped without losing its original arguments/result
  • Existing LLM/provider call wrapped at the right abstraction layer
  • Optional metadata, attributes, or model name attached where useful
  • Context propagation handled if the call hops threads or async tasks

Use Another Skill When

Choose another skill when the task requires a neighboring workflow:

  • Use nemo-relay-plugin-observability for traces, ATIF, or export setup.
  • Use nemo-relay-debug-runtime-integration to debug missing events or load failures.
  • Use nemo-relay-instrument-context-isolation for per-request isolation or worker-pool guidance.
  • Use nemo-relay-plugin-build for reusable, configuration-activated runtime behavior.

Related Skills

Use these skills for adjacent workflows:

  • Start onboarding with nemo-relay-get-started.
  • Add typed wrappers with nemo-relay-instrument-typed-wrappers.
  • Configure export with nemo-relay-plugin-observability.
  • Package reusable behavior with nemo-relay-plugin-build.

nvidia tarafından daha fazla skill

compileiq-debug
nvidia
Bir şeyler yanlış olduğunda kullanın: Search() takılıyor, tüm değerlendirmeler INVALID_SCORE döndürüyor, puanlar iyileşmiyor, her yapılandırma aynı sayıyı döndürüyor, ptxas hataları…
create-github-pr
nvidia
gh CLI kullanarak GitHub pull request'leri oluşturun. Kullanıcı yeni bir PR oluşturmak, kodu incelemeye göndermek veya bir pull request açmak istediğinde kullanın. Tetikleyici anahtar kelimeler -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Diğer açık sorunları tarayarak, belirli bir PR'ın da düzeltebileceği veya yanlışlıkla bozabileceği sorunları bulur. Dosya:satır… ile bitişik düzeltme fırsatlarını ve çelişki risklerini çıktı olarak verir.
fhir-basics
nvidia
Ajanlara FHIR R4 API'lerinin nasıl çalıştığını, hangi kaynakların mevcut olduğunu, arama parametreleriyle nasıl sorgulanacağını ve tüm yanıt formatlarının nasıl doğru şekilde ayrıştırılacağını öğretir…
compileiq-validate-result
nvidia
Bir arama tamamlandıktan SONRA ve herhangi bir hızlandırma talep etmeden veya bir ACF göndermeden ÖNCE kullanın. dump_results CSV dosyasını yükler, en iyi K adayı (tek amaçlı) çıkarır…
changelog-audit
nvidia
Bir sürüm öncesinde Warp CHANGELOG.md dosyasını denetle: kayıp girdileri kurtar, kullanıcı etkisine göre sırala, girdi dilini iyileştir, satır kaydırma yap ve (sürüm dalı modunda) karşılaştırmayı artır…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
NeMo Relay dinamik eklenti yükleyicilerini, manifestolarını, Rust yerel SDK'larını, gRPC işçi protokolünü, Python işçi SDK'sını, dokümantasyonu, testleri ve sürüm iş akışı kapsamını korur
dgx-diagnose
nvidia
Yaygın DGX Station GB300 sorunlarını teşhis edin — CUDA çökmeleri, yanlış GPU hedefleme, vLLM/SGLang konteyner hataları, MIG durumu sorunları, NVLink/Fabric Manager hataları,…