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标签:Langfuse×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月5日
03:20
03:20AI Engineer@aiDotEngineer
Marc Klingen 在 Clickhouse 分享教编程代理使用 Langfuse 等新工具的经验,指出这本质上是一个“技能问题”。他发现让代理真正掌握工具的使用比预期更困难,需要系统性的训练和反复迭代。这一观点揭示了当前 AI 编程代理在工具适配上的核心瓶颈,对开发者和团队有重要参考价值。
AI产品编程代理工具适配LangfuseClickhouse技能问题

推荐理由:做 AI 编程代理或工具集成的开发者会感同身受——教代理用新工具比写代码本身更费劲,Marc 的实战经验值得点开看看。
原文
5月25日
12:45
12:45marktechpost@Sana Hassan
精选
本文是一篇教程,指导读者使用 Langfuse(一个开源 LLM 工程平台)构建完整的可观测性与评估管道。教程涵盖了追踪、提示管理、评分、数据集和实验等核心功能。它支持使用真实的 OpenAI 密钥或确定性模拟 LLM,让读者无需付费模型访问即可理解所有主要功能。文章提供了逐步实现的工作流程,适合希望系统学习 LLM 工程实践的开发者。
技巧Langfuse可观测性LLM 工程提示管理评估管道

推荐理由:想系统掌握 LLM 应用的可观测性与评估?这篇教程用 Langfuse 手把手带你走通追踪、提示管理、评分和实验全流程,还支持模拟 LLM 免费用。做 LLM 工程或运维的团队值得收藏。
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