Genera deep links a la interfaz de Arize para trazas, spans, sesiones, datasets, colas de etiquetado, evaluadores y configuraciones de anotación.
- Estrellas en GitHub
- 41.038
- Archivos
- 2
- Último commit
- 11 nov 2026
- Licencia
- MIT
- Herramientas permitidas
- —
¿Qué hace la skill arize-link?
arize-link es una agent skill. Genera deep links a la interfaz de Arize para trazas, spans, sesiones, datasets, colas de etiquetado, evaluadores y configuraciones de anotación.
Resumen generado a partir del SKILL.md de la skill.
Sobre la skill arize-link
Esta SKILL permite crear enlaces clicables hacia recursos de observabilidad específicos en la interfaz de Arize. Los desarrolladores y agentes de IA la utilizan para transformar IDs brutos de logs o datos exportados en URLs directas para trazas, spans, sesiones, datasets, colas de etiquetado, evaluadores y configuraciones de anotación. Esto es especialmente útil cuando un agente necesita ayudar a un usuario a navegar directamente hacia una pieza específica de telemetría o un dataset sin tener que buscar manualmente.
Para funcionar correctamente, la skill requiere identificadores codificados en base64 para la organización y el espacio, además de IDs específicos del recurso como project_id o dataset_id. Para los enlaces de traza y sesión, la herramienta también depende de marcas de tiempo en milisegundos epoch para el inicio y el fin, asegurando que los datos aparezcan dentro del intervalo de tiempo correcto. Genera enlaces en markdown que permiten a los miembros del equipo saltar directamente al contexto relevante en la interfaz de Arize.
Lo que un agente puede hacer con ella
- 1Navegar a datasetsCrea un enlace que lleve al usuario directamente a un dataset específico para su revisión.
- 2Acceder a colas de etiquetadoProporciona un enlace a una cola de etiquetado específica o a la lista general de colas.
- 3Ver versiones de evaluadoresDirige al usuario a una versión específica de un evaluador dentro de la plataforma.
Escrito a partir del SKILL.md de la skill. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Cómo instalar la skill arize-link
Cada comando copia la carpeta de la skill al directorio de skills del cliente. Reinicia el cliente o inicia una nueva sesión para cargarla.Instalar la skill arize-link en Claude Code
~/.claude/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.claude/skills/arize-linkInstalar la skill arize-link en Claude Code (project)
.claude/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link .claude/skills/arize-linkInstalar la skill arize-link en Codex
~/.agents/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.agents/skills/arize-linkInstalar la skill arize-link en Gemini CLI
~/.gemini/skills/arize-link/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.gemini/skills/arize-linkInstalar la skill arize-link en Claude.ai
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
Verificaciones automáticas
Ejecutado 15 nov 2026Informe completo →Superó nuestras comprobaciones automáticas. No es una auditoría de seguridad: lee los scripts antes de dejar que un agente los ejecute. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesiblegithub/awesome-copilot/skills/arize-link is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/arize-lin ↗Aprobado
- Licencia de código abierto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Aprobado
- Sin descargar y ejecutar ni robo de credenciales en los scriptsNo scripts in the skill folderAprobado
- Sin instrucciones ocultas en SKILL.mdNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-lin ↗Aprobado
- Las herramientas preaprobadas están acotadasNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-lin ↗Aprobado
- SKILL.md sigue el formato de Agent SkillsValid name and description; says when to use it; 104 linesgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-lin ↗Aprobado
SKILL.md
Ver en GitHubArize 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.
Archivos de esta skill
2Preguntas sobre la skill arize-link
¿Cómo instalo la skill arize-link en Claude Code?
Ejecuta npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-link ~/.claude/skills/arize-link. Claude Code carga las skills desde ~/.claude/skills (todos los proyectos) o .claude/skills (un proyecto) y usa una skill cuando su descripción coincide con la tarea.
¿Qué clientes pueden usar la skill arize-link?
Cualquier cliente que lea el formato Agent Skills: Claude Code, Codex, Gemini CLI y claude.ai (subir como ZIP). Los scripts de la skill se ejecutan solo donde el cliente permite la ejecución de código.
¿Qué pasa si uso un ID numérico puro en lugar de un ID codificado en base64?
Usar un ID numérico puro generará una URL que parece válida, pero resultará en un error 404.
¿Por qué veo 'no recent data' al abrir un enlace de traza?
Es posible que la traza esté fuera del intervalo de tiempo especificado. Deberías ampliar los parámetros startA y endA.
¿Son obligatorios los tiempos de inicio y fin para los enlaces de traza?
Sí, los parámetros startA y endA (en milisegundos epoch) son obligatorios para los enlaces de traza, span y sesión para evitar que se use por defecto un intervalo que podría no contener los datos.