GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Créer des évaluateurs à partir de traces réelles v1.0.0
Utilisez cette ressource pour créer des évaluateurs de LLM à partir de traces de production
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install bootstrap-llm-evaluators-tracesSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent lit les traces de production d'une application LLM et propose des évaluateurs en juge LLM. Après votre accord, il les crée dans Datadog en brouillons désactivés, jamais activés automatiquement. Sur demande, il produit du code Python BaseEvaluator ou une spécification JSON indépendante du framework.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : entrées, mode MCP ou pup et outils disponibles
- SKILL.md : schémas de lecture du contenu des spans
- SKILL.md : référence du SDK d'évaluateurs et du juge LLM
Pour qui
- Vous voulez évaluer automatiquement les réponses de votre assistant en production
- Vous devez écrire une suite d'évaluation à partir de cas réels
Pas pour qui
Étiquettes
- évaluateurs
- LLM
- traces
- évaluation
À propos
Vous dites
« Crée des évaluateurs pour notre agent support à partir des traces de la semaine. »
Skill publiée par datadog-labs sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de créer des évaluateurs de LLM à partir de traces de production
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- SKILL.md98,1 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- datadog-labs
- Source
- github.com/datadog-labs/agent-skills/tree/ef022309cc6b6296e7574589ac332699b1c9a092/agent-observability/agent-observability-eval-bootstrap
- Licence
- MIT
Notice
« agent-observability-eval-bootstrap » (datadog-labs, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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