llm-obs-experiment-py-bootstrap

稽核軌跡調查——誰變更了什麼、金鑰遭入侵、成本飆升的根本原因、合規證據（SOC 2/PCI），以及AI活動稽核。

Install the Datadog Agent on Kubernetes using the Datadog Operator — required before enabling Single Step Instrumentation (SSI), which automatically…

針對真實的 Datadog LLM-Obs 資料執行迭代式程式碼改進爬山演算法，以 Claude Code 作為代理程式在本機端運行。建立基準評估，逐步進行…

從生產環境追蹤資料引導建立評估器 — 預設提議線上 LLM-judge 評估器，並在您確認後，在 Datadog 中建立為停用的草稿…

為已儀器化的 ml_app 設計的端到端 Agent Observability 管線 — 分類生產追蹤、根因分析故障、啟動評估器，然後（可選地）…

分析LLM實驗結果。處理單一或對比實驗，探索性或問答模式。當使用者說「分析實驗」、「比較…」時使用。

當開發者想要針對某一個特定的 Agent Observability / LLM Obs trace（其輸出結果不盡理想）進行迭代時使用——將該 trace 重新對其……

Root cause analysis on production LLM traces. Diagnoses why an LLM application is failing — works from eval judge verdicts, runtime errors, or structural…