ツールの説明は英語です。

LLM可観測性

LLMアプリの監視、トレース、評価、品質管理。

用途

アクティビティ

並び順

74

ツールランキング

情報源間で正規化した測定済み成長順です。 各値は情報源固有の期間を使用し、変化の算出には7日間で2回以上の測定が必要です。

  1. 1

    その他
    活動中

    AI-detector auditing toolkit: measures how often a detector flags genuine human writing, how stable its verdict is across seeds, and whether that verdict survives meaning-preserving edits. Detector-in-the-loop measurement harness. Claude…

    Pythonライセンス: MIT
    • ai-detection
    • ai-detector
    • benchmark
    • claude-code
    • claude-code-skill

    github測定済み成長情報源を開く ↗

    18GitHubスター安定
  2. 2

    スキル
    活動中

    Measure prompt and skill improvements with blind A/B comparison.

    Pythonライセンス: MIT
    • agent-skills
    • ai-tools
    • claude-code
    • claude-code-plugin
    • claude-code-skill

    github測定済み成長情報源を開く ↗

    インストール /plugin marketplace add shinpr/rashomon

    18GitHubスター安定
  3. 3

    スキル
    活動中

    Make Claude write clearly, for everyone.

    Pythonライセンス: 0BSD
    • claude-code
    • claude-code-plugin
    • controlled-language
    • llm-evaluation
    • output-style

    github測定済み成長情報源を開く ↗

    インストール /plugin marketplace add stefanobaghino/simple-output-styles

    16GitHubスター安定
  4. 4

    MCP
    活動中

    Query Spanlens LLM observability from Cursor, Claude Desktop, or Continue via MCP.

    ↓ 32 DL/週TypeScriptライセンス: MIT

      mcp測定済み成長情報源を開く ↗

      インストール claude mcp add mcp-server -- npx @spanlens/mcp-server

      12GitHubスター安定
    • 5

      その他
      活動中

      A Go-native framework for LLM agents, with OpenTelemetry observability built in.

      Goライセンス: Apache-2.0
      • a2a
      • agents
      • ai
      • anthropic
      • bedrock

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      10GitHubスター安定
    • 6

      スキル
      活動中

      Anchor — the production-grade AGENTS.md template for AI coding agents. 51 sections of battle-tested rules. Keep your agents grounded.

      ライセンス: MIT
      • agent-instructions
      • agents-md
      • ai-agent-instructions
      • ai-coding
      • ai-coding-agent

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      インストール git clone https://github.com/peva3/anchor ~/.claude/skills/anchor

      8GitHubスター安定
    • 7

      エージェント
      活動中

      MemroOS / memroos: memory OS and governance layer for AI agents, agent workflows, dispatch, proof, and context continuity.

      TypeScript
      • a2a
      • agent-governance
      • agent-memory
      • agent-orchestration
      • agent-workflows

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      7GitHubスター安定
    • 8

      スキル
      活動中

      Axiom is a curated marketplace of shared plugins for Claude Code and Codex.

      Pythonライセンス: MIT
      • agent-skills
      • anthropic
      • claude
      • claude-code
      • claude-code-marketplace

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      インストール git clone https://github.com/netopsengineer/axiom ~/.claude/skills/axiom

      5GitHubスター安定
    • 9

      MCP
      活動中

      Production reliability, benchmarking, and evaluation layer for MCP agent runtimes — protocol negotiation, A2A interop, circuit breakers, connection pooling, adaptive streaming, and autoscaling, with measured throughput/latency and a…

      Pythonライセンス: Apache-2.0
      • a2a-protocol
      • agent-to-agent
      • ai-agents
      • async-python
      • autoscaling

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      3GitHubスター安定
    • 10

      MCP
      活動中

      A typed, replayable, budget-aware programming language for LLM agents. Compiles to Python & TypeScript.

      Shell
      • a2a
      • agent-framework
      • agentic-ai
      • ai
      • ai-agents

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      2GitHubスター安定
    • 11

      スキル
      活動中

      Multi-agent quality gate skill for Claude Code that researches, reviews, tests and challenges AI-generated work before the final answer.

      • agentic-coding
      • agentic-workflow
      • ai-agent-skills
      • ai-code-review
      • ai-workflows

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      インストール git clone https://github.com/ma-nucho-pro/supervisor-skill-claude ~/.claude/skills/supervisor-skill-claude

      2GitHubスター安定
    • 12

      エージェント
      活動中

      Generic DeepSeek Harness (dsh) plugins: A2A protocol server, session storage mirror, and Langfuse observability.

      TypeScriptライセンス: MIT
      • agent2agent
      • ai-agents
      • cordis
      • deepseek-harness
      • dsh

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      1GitHubスター安定
    • 13

      エージェント
      活動中

      Deterministic crash tests for agent control planes: paired worlds, hard stops, budgets, scopes, approvals, and hash-linked receipts.

      TypeScriptライセンス: Apache-2.0
      • a2a
      • agent-evaluation
      • ai-agents
      • benchmark
      • deterministic-replay

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      1GitHubスター安定
    • 14

      その他
      活動中

      Local-first Agentic AI Infrastructure Platform with LLM Gateway, Agent DAG Runtime, MCP Tool Hub, A2A Agent Mesh, Local RAG, Tool Sandbox and Observability.

      Python
      • a2a
      • agent-runtime
      • ai-infra
      • deepseek
      • fastapi

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      1GitHubスター安定
    • 15

      スキル
      活動中

      Glanceable Claude Code and Codex state in your terminal tabs: white=idle, blue=working, orange=waiting. Multi-terminal (iTerm2, WezTerm, AI Power Term), a live status bar with Anthropic usage limits, /sfl and /nil window save-and-restore,…

      Shellライセンス: MIT
      • ai-workflow-observability
      • claude-code
      • claude-code-hooks
      • claude-code-skill
      • claude-code-skills

      github測定済み成長情報源を開く ↗

      インストール git clone https://github.com/wasulajr/headsup ~/.claude/skills/headsup

      1GitHubスター安定
    • 16

      エージェント
      活動中

      The agent framework where the model never holds the trigger — every consequential action clears your policy first, waits for a human when it matters, and lands on a record you can verify. Build on it, or put it around the agent you already…

      Pythonライセンス: Apache-2.0
      • a2a
      • agent-framework
      • ai-agents
      • ai-governance
      • ai-safety

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      1GitHubスター安定
    • 17

      MCP
      活動中

      Vendor-neutral OpenTelemetry tracing for A2A agents and MCP services, with W3C context propagation and privacy-safe telemetry.

      Pythonライセンス: MIT
      • a2a
      • agent2agent
      • agentic-ai
      • ai-agents
      • clean-architecture

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      1GitHubスター安定
    • 18

      MCP
      活動中

      Architecture-first Python scaffold for an auditable multi-agent corporate credit desk using A2A, MCP, deterministic credit policies, model routing, and OpenTelemetry.

      Python
      • a2a-protocol
      • agentic-ai
      • auditability
      • clean-architecture
      • credit-risk

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      0GitHubスター安定
    • 19

      エージェント
      活動中

      面向长程研发任务的 Java Agent Harness，支持 A2A 跨语言协作、可恢复执行、上下文工程与 Eval 驱动开发。

      Javaライセンス: Apache-2.0
      • a2a
      • agentic-ai
      • ai-agents
      • developer-tools
      • evals

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      0GitHubスター安定
    • 20

      エージェント
      活動中

      Local-first control plane for durable, governed agent teams: DAG orchestration, approvals, memory, signed skills, trace contracts, and realtime.

      Pythonライセンス: Apache-2.0
      • a2a-protocol
      • agentic-ai
      • ai-agents
      • fastapi
      • llmops

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      0GitHubスター安定
    • 21

      MCP
      活動中

      AgentGateway — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. AgentGateway is an open-source, AI-native proxy and gateway for routing, observing, and governing traffic to and from AI agents, LLM providers, and…

      • agent-to-agent
      • ai-gateway
      • api-gateway
      • apis-json
      • cncf

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      0GitHubスター安定
    • 22

      MCP
      活動中

      Governed local-LLM observability: model policy, prompt scanner, capture proxy, 21 tools.

      Pythonライセンス: MIT

        mcp測定済み成長情報源を開く ↗

        インストール claude mcp add ai-guardian -- uvx ai-guardian-aiops

        0GitHubスター安定
      • 23

        エージェント
        活動中

        Provide clear documentation for AgentStack’s MCP protocol, plugins, and ecosystem API with usage examples and tool references.

        • a2a
        • anthropic
        • claude-code
        • crewai
        • deep-learning

        github測定済み成長情報源を開く ↗

        0GitHubスター安定

      学習・参考リソース

      情報源間で正規化した測定済み成長順です。 これらは個別に参照でき、主要ランキングには含まれません。

      1. 1

        Agentic_AI_Engineer

        エージェント
        活動中情報源を開く ↗

        My complete journey to becoming an Agentic AI Engineer through structured learning, projects, experiments, and production-ready implementations of modern AI systems.

        Jupyter Notebookライセンス: MIT
        • a2a-protocol
        • agent-orchestration
        • ai-guardrails
        • fastapi
        • kubernetes
        githubリソース測定済み成長
        18GitHubスター安定