phoenix-evals
Über
phoenix-evals ermöglicht es Entwicklern, mit einem Code-first-Ansatz Evaluatoren für KI/LLM-Anwendungen zu erstellen und auszuführen, wobei LLMs für nuancierte Bewertungen ergänzend eingesetzt werden. Es unterstützt die Erstellung sowohl codebasierter als auch LLM-basierter Evaluatoren, das Durchführen von Experimenten und die Validierung von Ergebnissen anhand menschlicher Beurteilungen. Zu den Hauptfunktionen gehören Workflows für die RAG-Evaluierung, Fehleranalysen und Leitfäden für die Implementierung von Produktionssicherungen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/phoenix-evalsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the phoenix-evals skill?
phoenix-evals is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform phoenix-evals-related tasks without extra prompting.
How do I install phoenix-evals?
Use the install commands on this page: add phoenix-evals to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does phoenix-evals belong to?
phoenix-evals is in the Meta category, tagged ai and design.
Is phoenix-evals free to use?
Yes. phoenix-evals is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
