Langfuse — official skill for LLM observability, evals and prompt management
Flux d'agent documentés pour Langfuse : instrumentation, datasets, expérimentations, évaluations, migration de prompts, retours utilisateurs, portes CI/CD — via CLI et docs en direct
- Quoi
- Flux d'agent documentés pour Langfuse : instrumentation, datasets, expérimentations, évaluations, migration de prompts, retours utilisateurs, portes CI/CD — via CLI et docs en direct
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- un projet Langfuse avec clés API (Langfuse Cloud offre un niveau gratuit sur langfuse.com/cloud, ou auto-hébergement) — enregistrez LANGFUSE_PUBLIC_KEY et LANGFUSE_SECRET_KEY dans le coffre sécurisé, jamais dans le chat ; la langfuse-cli tourne via npx (aucune installation requise)
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le skill officiel de @langfuse pour les agents travaillant avec l'observabilité LLM Langfuse. Ses principes centraux : ne jamais implémenter de mémoire — toujours récupérer les docs à jour d'abord (Langfuse évolue vite), utiliser la `langfuse-cli` pour interroger et modifier les données, figer les versions exactes des SDKs dans les plans, et ne jamais deviner les libellés d'interface en guidant les utilisateurs. Le skill route chaque cas d'usage vers une référence dédiée : instrumentation d'applications, construction de datasets d'évaluation, migration de prompts depuis les dépôts, prompt engineering, mise en place d'évals et calibration de juge LLM, analyse d'erreurs, capture de retours utilisateurs, portes CI/CD d'expérimentation, migration de projet v4 — plus trois façons de lire les docs en direct (index llms.txt, récupération markdown par page, API de recherche docs/issues). Il définit aussi un canal de retour pour signaler quand le skill lui-même est faux. Licence MIT. Bémols honnêtes : il faut un projet Langfuse et des clés API (Langfuse Cloud offre un niveau gratuit — enregistrez les clés dans le coffre, jamais dans le chat ; l'auto-hébergement est aussi possible) ; distinct du connecteur communautaire `bluman1-langfuse` déjà listé — celui-là est un connecteur lean de style MCP pour parcourir traces et scores, celui-ci est le playbook d'ingénierie complet du vendeur ; docs-d'abord signifie de vrais appels réseau vers langfuse.com à chaque exécution. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : un projet Langfuse avec clés API (Langfuse Cloud offre un niveau gratuit sur langfuse.com/cloud, ou auto-hébergement) — enregistrez LANGFUSE_PUBLIC_KEY et LANGFUSE_SECRET_KEY dans le coffre sécurisé, jamais dans le chat ; la langfuse-cli tourne via npx (aucune installation requise) Installe-moi « Langfuse — skill officiel pour observabilité LLM, évaluations et gestion des prompts ». Il donne à mon agent le playbook officiel de @langfuse : flux documentés pour instrumenter les apps, créer des datasets, lancer des expérimentations, évaluer, gérer les prompts, capturer les retours utilisateurs, portes CI/CD d'expérimentation et migration v4 — via accès données langfuse-cli et documentation en direct (llms.txt, markdown par page, recherche docs/issues). Licence MIT. Note : le connecteur communautaire bluman1-langfuse (déjà listé sur Skill Harbor) est une alternative plus légère pour la simple consultation de traces. Dépôt : https://github.com/langfuse/skills/blob/main/skills/langfuse/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur, les identifiants uniquement via le coffre sécurisé, les hôtes autorisés déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « langfuse ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. créer un projet Langfuse et enregistrer les clés API dans le coffre). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.