Erstellt Deep Links zur Arize UI für Traces, Spans, Sessions, Datasets, Labeling Queues, Evaluators und Annotation Configs.
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- Letzter Commit
- 11. Nov. 2026
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- MIT
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Was macht der arize-link Skill?
arize-link ist ein Agent Skill. Erstellt Deep Links zur Arize UI für Traces, Spans, Sessions, Datasets, Labeling Queues, Evaluators und Annotation Configs.
Zusammenfassung erzeugt aus der SKILL.md des Skills.
Über den arize-link skill
Diese Skill ermöglicht es, anklickbare Links zu spezifischen Observability-Ressourcen in der Arize UI zu erstellen. Entwickler und KI-Agenten nutzen sie, um rohe IDs aus Logs oder exportierten Daten in direkte URLs für Traces, Spans, Sessions, Datasets, Labeling Queues, Evaluators und Annotation Configs umzuwandeln. Das ist besonders hilfreich, wenn ein Agent einem Nutzer dabei helfen soll, direkt zu einem bestimmten Telemetrie-Punkt oder einem Dataset zu navigieren, ohne dass eine manuelle Suche nötig ist.
Damit die Skill korrekt funktioniert, benötigt sie base64-kodierte Identifikatoren für die Organisation und den Space sowie ressourcenspezifische IDs wie project_id oder dataset_id. Bei Trace- und Session-Links verlässt sich das Tool zudem auf Epoch-Millisecond-Timestamps für Start- und Endzeiten, um sicherzustellen, dass die Daten innerhalb des korrekten Zeitfensters angezeigt werden. Es werden Markdown-Links generiert, mit denen Teammitglieder direkt zum relevanten Kontext in der Arize-Oberfläche springen können.
Was ein agent damit machen kann
- 1Zu Datasets navigierenErstelle einen Link, der einen Nutzer direkt zu einem spezifischen Dataset für eine Überprüfung führt.
- 2Labeling Queues aufrufenStelle einen Link zu einer spezifischen Labeling Queue oder zur allgemeinen Queue-Liste bereit.
- 3Evaluator-Versionen anzeigenLeite einen Nutzer direkt zu einer spezifischen Version eines Evaluators innerhalb der Plattform.
Geschrieben basierend auf dem SKILL.md des skills. Jeder use case wurde gegen ein zitat daraus geprüft.
So installierst du den arize-link Skill
Jeder Befehl kopiert den Skill-Ordner in das Skills-Verzeichnis des Clients. Starte den Client neu oder beginne eine neue Session, um ihn zu laden.Den arize-link Skill in Claude Code installieren
~/.claude/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.claude/skills/arize-linkDen arize-link Skill in Claude Code (project) installieren
.claude/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link .claude/skills/arize-linkDen arize-link Skill in Codex installieren
~/.agents/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.agents/skills/arize-linkDen arize-link Skill in Gemini CLI installieren
~/.gemini/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.gemini/skills/arize-linkDen arize-link Skill in Claude.ai installieren
npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link arize-link && zip -r arize-link.zip arize-link # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → arize-link.zip
Automatisierte Checks
Geluften am 15. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Hat unsere automatischen Prüfungen bestanden. Das ist kein Sicherheitsaudit: Lesen Sie die Skripte, bevor ein Agent sie ausführt. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbargithub/awesome-copilot/skills/arize-link is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/arize-lin ↗Bestanden
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Bestanden
- Keine Download-und-Ausführen-Muster oder Zugangsdatendiebstahl in SkriptenNo scripts in the skill folderBestanden
- Keine versteckten Anweisungen in SKILL.mdNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-lin ↗Bestanden
- Vorab erlaubte Tools sind eingeschränktNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-lin ↗Bestanden
- SKILL.md folgt dem Agent-Skills-FormatValid name and description; says when to use it; 104 linesgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-lin ↗Bestanden
SKILL.md
Auf GitHub ansehenArize Link
Generate deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs.
When to Use
- User wants a link to a trace, span, session, dataset, labeling queue, evaluator, or annotation config
- You have IDs from exported data or logs and need to link back to the UI
- User asks to "open" or "view" any of the above in Arize
Required Inputs
Collect from the user or context (exported trace data, parsed URLs):
| Always required | Resource-specific |
|---|---|
org_id (base64) |
project_id + trace_id [+ span_id] — trace/span |
space_id (base64) |
project_id + session_id — session |
dataset_id — dataset |
|
queue_id — specific queue (omit for list) |
|
evaluator_id [+ version] — evaluator |
All path IDs must be base64-encoded (characters: A-Za-z0-9+/=). A raw numeric ID produces a valid-looking URL that 404s. If the user provides a number, ask them to copy the ID directly from their Arize browser URL (https://app.arize.com/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/…). If you have a raw internal ID (e.g. Organization:1:abC1), base64-encode it before inserting into the URL.
URL Templates
Base URL: https://app.arize.com (override for on-prem)
Trace (add &selectedSpanId={span_id} to highlight a specific span):
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/projects/{project_id}?selectedTraceId={trace_id}&queryFilterA=&selectedTab=llmTracing&timeZoneA=America%2FLos_Angeles&startA={start_ms}&endA={end_ms}&envA=tracing&modelType=generative_llm
Session:
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/projects/{project_id}?selectedSessionId={session_id}&queryFilterA=&selectedTab=llmTracing&timeZoneA=America%2FLos_Angeles&startA={start_ms}&endA={end_ms}&envA=tracing&modelType=generative_llm
Dataset (selectedTab: examples or experiments):
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/datasets/{dataset_id}?selectedTab=examples
Queue list / specific queue:
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/queues
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/queues/{queue_id}
Evaluator (omit ?version=… for latest):
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/evaluators/{evaluator_id}
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/evaluators/{evaluator_id}?version={version_url_encoded}
The version value must be URL-encoded (e.g., trailing = → %3D).
Annotation configs:
{base_url}/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/annotation-configs
Time Range
CRITICAL: startA and endA (epoch milliseconds) are required for trace/span/session links — omitting them defaults to the last 7 days and will show "no recent data" if the trace falls outside that window.
Priority order:
- User-provided URL — extract and reuse
startA/endAdirectly. - Span
start_time— pad ±1 day (or ±1 hour for a tighter window). - Fallback — last 90 days (
now - 90dtonow).
Prefer tight windows; 90-day windows load slowly.
Instructions
- Gather IDs from user, exported data, or URL context.
- Verify all path IDs are base64-encoded.
- Determine
startA/endAusing the priority order above. - Substitute into the appropriate template and present as a clickable markdown link.
Troubleshooting
| Problem | Solution |
|---|---|
| "No data" / empty view | Trace outside time window — widen startA/endA (±1h → ±1d → 90d). |
| 404 | ID wrong or not base64. Re-check org_id, space_id, project_id from the browser URL. |
| Span not highlighted | span_id may belong to a different trace. Verify against exported span data. |
org_id unknown |
ax CLI doesn't expose it. Ask user to copy from https://app.arize.com/organizations/{org_id}/spaces/{space_id}/…. |
Related Skills
- arize-trace: Export spans to get
trace_id,span_id, andstart_time.
Examples
See references/EXAMPLES.md for a complete set of concrete URLs for every link type.
Dateien in diesem Skill
2arize-link Skill-Fragen
Wie installiere ich den arize-link Skill in Claude Code?
Führe npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.claude/skills/arize-link aus. Claude Code lädt Skills aus ~/.claude/skills (alle Projekte) oder .claude/skills (ein Projekt) und nutzt einen Skill, wenn seine Beschreibung zur Aufgabe passt.
Welche Clients können den arize-link Skill nutzen?
Jeder Client, der das Agent Skills-Format liest: Claude Code, Codex, Gemini CLI und claude.ai (als ZIP hochladen). Skripte im Skill laufen nur dort, wo der Client Codeausführung erlaubt.
Was passiert, wenn ich eine rohe numerische ID anstatt einer base64-kodierten ID verwende?
Die Verwendung einer rohen numerischen ID erzeugt zwar eine URL, die gültig aussieht, aber letztlich zu einem 404-Fehler führt.
Warum sehe ich 'no recent data', wenn ich einen Trace-Link öffne?
Der Trace liegt möglicherweise außerhalb des angegebenen Zeitfensters. Du solltest die Parameter startA und endA erweitern.
Sind Start- und Endzeiten für Trace-Links erforderlich?
Ja, startA und endA (Epoch Milliseconds) sind für Trace-, Span- und Session-Links erforderlich, um zu verhindern, dass standardmäßig ein Zeitfenster gewählt wird, das die Daten eventuell nicht enthält.