# exploring-llm-traces

Скилл помогает разбирать трейсы и сессии ИИ-агентов через инструменты PostHog MCP. Полезен для отладки вызовов моделей, поиска ошибок и анализа расхода токенов.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 408 установок · ★ 75
- Автор: PostHog
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/PostHog/skills/tree/HEAD/skills/omnibus/exploring-llm-traces/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/exploring-llm-traces

## Что делает

Скилл подключает инструменты PostHog MCP для исследования цепочек вызовов LLM. Трейс строится как дерево событий: контейнер `$ai_trace` объединяет шаги `$ai_span`, внутри которых выполняются генерации `$ai_generation` или расчёты эмбеддингов `$ai_embedding`. Агент определяет тип ссылки — одиночный трейс вида `/ai-observability/traces/<trace_id>` или сессия `/ai-observability/sessions/<session_id>` — и запрашивает нужные данные через `posthog:query-llm-trace` или `posthog:query-llm-traces-list`.

Для первичного просмотра скилл задействует режим `detail: "summary"`. Он оставляет за рамками промпты и ответы, экономя контекстное окно ассистента, но сохраняет задержки и имена спанов. Если нужен полный контекст, агент переключается на `detail: "full"`, а для разбора объёмных JSON на диске используются локальные скрипты на Python.

Обычные SQL-запросы к `events.properties.$ai_input` вернут пустоту, потому что тексты сообщений хранятся только в специальной таблице `posthog.ai_events`. Это ограничение структуры PostHog, о котором нужно помнить при ручной аналитике.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill exploring-llm-traces -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/exploring-llm-traces/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/exploring-llm-traces/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill exploring-llm-traces -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/exploring-llm-traces/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill exploring-llm-traces -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/exploring-llm-traces/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install PostHog/skills exploring-llm-traces
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/exploring-llm-traces/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill exploring-llm-traces -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/PostHog/skills --path skills/omnibus/exploring-llm-traces
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/exploring-llm-traces/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill exploring-llm-traces -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/PostHog/skills/tree/HEAD/skills/omnibus/exploring-llm-traces/SKILL.md

## Когда брать
- найти причину сбоя в цепочке шагов ИИ-агента
- проверить аргументы вызова инструментов в конкретном спане
- извлечь данные сессии по ссылке из интерфейса PostHog
- оценить расход токенов и задержки вызовов модели

## Примеры запросов агенту
- Проверь сессию `/ai-observability/sessions/<session_id>` и выясни, на каком инструменте упал агент
- Разбери трейс `/ai-observability/traces/<trace_id>`: покажи список спанов и возникшие ошибки
- Изучи параметры вызова модели в трейсе `<trace_id>` через `detail: full`

## Похожие
- [setup-matt-pocock-skills](https://affpapa.org/nevibecode/skills/setup-matt-pocock-skills.md) — скилл · 1052851 установка
- [ask-matt](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ask-matt.md) — скилл · 766587 установок
- [to-tickets](https://affpapa.org/nevibecode/skills/to-tickets.md) — скилл · 711230 установок
- [writing-plans](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-plans.md) — скилл · 282859 установок
- [caveman-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-review.md) — скилл · 411800 установок
- [caveman-compress](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-compress.md) — скилл · 411500 установок

Из того же набора: [posthog/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/posthog/skills.md) — 48 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md