arize-annotation skill
✓ 検証済みプロジェクトのspanやデータセットにラベルを付与するための、アノテーション設定および人間によるレビューキューの作成と管理を行います。
- GitHubスター
- 41,038
- ファイル
- 3
- 最終コミット
- 2026年11月11日
- ライセンス
- MIT
- 許可されたツール
- —
arize-annotation skillは何をしますか
arize-annotationはAgent Skillsです。 プロジェクトのspanやデータセットにラベルを付与するための、アノテーション設定および人間によるレビューキューの作成と管理を行います。.
skillのSKILL.mdから生成された要約。
arize-annotation skill について
このSKILLは、Arizeを利用する開発者が機械学習モデルのヒューマンフィードバックループを管理できるようにするものです。アノテーション設定を通じてラベルスキーマを定義し、アノテーションキューを介して人間によるレビューワークフローを整理するためのツールを提供します。ユーザーは、正解性や品質スコアといった特定のフィードバックタイプをキャプチャするために、カテゴリ型、連続型、または自由形式のスキーマを作成できます。
ユーザーがラベル付けプロセスをセットアップしたり、既存のレビューキューを管理したりする必要がある場合に、エージェントはこのSKILLを使用できます。設定やキューの管理には ax CLI を使用し、既存のラベルを使用してプロジェクトのspanを一括更新するには Arize Python SDK を利用します。これにより、span、データセットの例、および実験レコードに対して、プログラムによるアノテーションの適用が可能になります。なお、spanの一括更新は過去31日以内のものに限定されます。
エージェントができること
- 1人間によるレビューワークフローのセットアップ特定のレコードをメール経由でレビュアーにルーティングするアノテーションキューを確立します。
- 2モデルのspanを一括更新PythonのDataFrameを使用して、大量の人間によるラベルをプロジェクトのspanに適用します。
skill の SKILL.md から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照合されています。
arize-annotation skillのインストール方法
各コマンドはskillフォルダをクライアントのskillsディレクトリにコピーします。読み込むには、クライアントを再起動するか新しいセッションを開始してください。Claude Codeにarize-annotation skillをインストールする
~/.claude/skills/arize-annotation/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-annotation ~/.claude/skills/arize-annotationClaude Code (project)にarize-annotation skillをインストールする
.claude/skills/arize-annotation/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-annotation .claude/skills/arize-annotationCodexにarize-annotation skillをインストールする
~/.agents/skills/arize-annotation/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-annotation ~/.agents/skills/arize-annotationGemini CLIにarize-annotation skillをインストールする
~/.gemini/skills/arize-annotation/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-annotation ~/.gemini/skills/arize-annotationClaude.aiにarize-annotation skillをインストールする
npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-annotation arize-annotation && zip -r arize-annotation.zip arize-annotation # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → arize-annotation.zip
自動チェック
実行日 2026年11月13日詳細レポート →自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。エージェントに実行させる前にスクリプトを読んでください。 チェックの仕組み
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能github/awesome-copilot/skills/arize-annotation is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/arize-ann ↗合格
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗合格
- スクリプトにダウンロード実行や認証情報の窃取がないNo scripts in the skill folder合格
- SKILL.md に隠れた指示がないNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-ann ↗合格
- 事前許可ツールが限定されているNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/arize-ann ↗合格
SKILL.md
GitHubで表示Arize Annotation Skill
SPACE— All--spaceflags and theARIZE_SPACEenv var accept a space name (e.g.,my-workspace) or a base64 space ID (e.g.,U3BhY2U6...). Find yours withax spaces list.
This skill covers annotation configs (the label schema) and annotation queues (human review workflows), as well as programmatically annotating project spans via the Python SDK.
Direction: Human labeling in Arize attaches values defined by configs to spans, dataset examples, experiment-related records, and queue items in the product UI. This skill covers: ax annotation-configs, ax annotation-queues, and bulk span updates with ArizeClient.spans.update_annotations.
Prerequisites
Proceed directly with the task — run the ax command you need. Do NOT check versions, env vars, or profiles upfront.
If an ax command fails, troubleshoot based on the error:
command not foundor version error → see references/ax-setup.md401 Unauthorized/ missing API key → runax profiles showto inspect the current profile. If the profile is missing or the API key is wrong, follow references/ax-profiles.md to create/update it. If the user doesn't have their key, direct them to https://app.arize.com/admin > API Keys- Space unknown → run
ax spaces listto pick by name, or ask the user - Security: Never read
.envfiles or search the filesystem for credentials. Useax profilesfor Arize credentials andax ai-integrationsfor LLM provider keys. If credentials are not available through these channels, ask the user.
Concepts
What is an Annotation Config?
An annotation config defines the schema for a single type of human feedback label. Before anyone can annotate a span, dataset record, experiment output, or queue item, a config must exist for that label in the space.
| Field | Description |
|---|---|
| Name | Descriptive identifier (e.g. Correctness, Helpfulness). Must be unique within the space. |
| Type | categorical (pick from a list), continuous (numeric range), or freeform (free text). |
| Values | For categorical: array of {"label": str, "score": number} pairs. |
| Min/Max Score | For continuous: numeric bounds. |
| Optimization Direction | Whether higher scores are better (maximize) or worse (minimize). Used to render trends in the UI. |
Where labels get applied (surfaces)
| Surface | Typical path |
|---|---|
| Project spans | Python SDK spans.update_annotations (below) and/or the Arize UI |
| Dataset examples | Arize UI (human labeling flows); configs must exist in the space |
| Experiment outputs | Often reviewed alongside datasets or traces in the UI — see arize-experiment, arize-dataset |
| Annotation queue items | ax annotation-queues CLI (below) and/or the Arize UI; configs must exist |
Always ensure the relevant annotation config exists in the space before expecting labels to persist.
Basic CRUD: Annotation Configs
List
ax annotation-configs list --space SPACE
ax annotation-configs list --space SPACE -o json
ax annotation-configs list --space SPACE --limit 20
Create — Categorical
Categorical configs present a fixed set of labels for reviewers to choose from.
ax annotation-configs create \
--name "Correctness" \
--space SPACE \
--type categorical \
--value correct \
--value incorrect \
--optimization-direction maximize
Common binary label pairs:
correct/incorrecthelpful/unhelpfulsafe/unsaferelevant/irrelevantpass/fail
Create — Continuous
Continuous configs let reviewers enter a numeric score within a defined range.
ax annotation-configs create \
--name "Quality Score" \
--space SPACE \
--type continuous \
--min-score 0 \
--max-score 10 \
--optimization-direction maximize
Create — Freeform
Freeform configs collect open-ended text feedback. No additional flags needed beyond name, space, and type.
ax annotation-configs create \
--name "Reviewer Notes" \
--space SPACE \
--type freeform
Get
ax annotation-configs get NAME_OR_ID
ax annotation-configs get NAME_OR_ID -o json
ax annotation-configs get NAME_OR_ID --space SPACE # required when using name instead of ID
Delete
ax annotation-configs delete NAME_OR_ID
ax annotation-configs delete NAME_OR_ID --space SPACE # required when using name instead of ID
ax annotation-configs delete NAME_OR_ID --force # skip confirmation
Note: Deletion is irreversible. Any annotation queue associations to this config are also removed in the product (queues may remain; fix associations in the Arize UI if needed).
Annotation Queues: ax annotation-queues
Annotation queues route records (spans, dataset examples, experiment runs) to human reviewers. Each queue is linked to one or more annotation configs that define what labels reviewers can apply.
List / Get
ax annotation-queues list --space SPACE
ax annotation-queues list --space SPACE -o json
ax annotation-queues get NAME_OR_ID --space SPACE
ax annotation-queues get NAME_OR_ID --space SPACE -o json
Create
At least one --annotation-config-id is required.
ax annotation-queues create \
--name "Correctness Review" \
--space SPACE \
--annotation-config-id CONFIG_ID \
--annotator-email reviewer@example.com \
--instructions "Label each response as correct or incorrect." \
--assignment-method all # or: random
Repeat --annotation-config-id and --annotator-email to attach multiple configs or reviewers.
Update
List flags (--annotation-config-id, --annotator-email) fully replace existing values when provided — pass all desired values, not just the new ones.
ax annotation-queues update NAME_OR_ID --space SPACE --name "New Name"
ax annotation-queues update NAME_OR_ID --space SPACE --instructions "Updated instructions"
ax annotation-queues update NAME_OR_ID --space SPACE \
--annotation-config-id CONFIG_ID_A \
--annotation-config-id CONFIG_ID_B
Delete
ax annotation-queues delete NAME_OR_ID --space SPACE
ax annotation-queues delete NAME_OR_ID --space SPACE --force # skip confirmation
List Records
ax annotation-queues list-records NAME_OR_ID --space SPACE
ax annotation-queues list-records NAME_OR_ID --space SPACE --limit 50 -o json
Submit an Annotation for a Record
Annotations are upserted by config name — call once per annotation config. Supply at least one of --score, --label, or --text.
ax annotation-queues annotate-record NAME_OR_ID RECORD_ID \
--annotation-name "Correctness" \
--label "correct" \
--space SPACE
ax annotation-queues annotate-record NAME_OR_ID RECORD_ID \
--annotation-name "Quality Score" \
--score 8.5 \
--text "Response was accurate but slightly verbose." \
--space SPACE
Assign a Record
Assign users to review a specific record:
ax annotation-queues assign-record NAME_OR_ID RECORD_ID --space SPACE
Delete Records
ax annotation-queues delete-records NAME_OR_ID --space SPACE
Applying Annotations to Spans (Python SDK)
Use the Python SDK to bulk-apply annotations to project spans when you already have labels (e.g., from a review export or an external labeling tool).
import pandas as pd
from arize import ArizeClient
import os
client = ArizeClient(api_key=os.environ["ARIZE_API_KEY"])
# Build a DataFrame with annotation columns
# Required: context.span_id + at least one annotation.<name>.label or annotation.<name>.score
annotations_df = pd.DataFrame([
{
"context.span_id": "span_001",
"annotation.Correctness.label": "correct",
"annotation.Correctness.updated_by": "reviewer@example.com",
},
{
"context.span_id": "span_002",
"annotation.Correctness.label": "incorrect",
"annotation.Correctness.updated_by": "reviewer@example.com",
},
])
response = client.spans.update_annotations(
space_id=os.environ["ARIZE_SPACE"],
project_name="your-project",
dataframe=annotations_df,
validate=True,
)
DataFrame column schema:
| Column | Required | Description |
|---|---|---|
context.span_id |
yes | The span to annotate |
annotation.<name>.label |
one of | Categorical or freeform label |
annotation.<name>.score |
one of | Numeric score |
annotation.<name>.updated_by |
no | Annotator identifier (email or name) |
annotation.<name>.updated_at |
no | Timestamp in milliseconds since epoch |
annotation.notes |
no | Freeform notes on the span |
Limitation: Annotations apply only to spans within 31 days prior to submission.
Troubleshooting
| Problem | Solution |
|---|---|
ax: command not found |
See references/ax-setup.md |
401 Unauthorized |
API key may not have access to this space. Verify at https://app.arize.com/admin > API Keys |
Annotation config not found |
ax annotation-configs list --space SPACE (or use ax annotation-configs get NAME_OR_ID --space SPACE) |
409 Conflict on create |
Name already exists in the space. Use a different name or get the existing config ID. |
| Queue not found | ax annotation-queues list --space SPACE; verify the queue name or ID |
| Record not appearing in queue | Ensure the annotation config linked to the queue exists; check ax annotation-configs list --space SPACE |
| Span SDK errors or missing spans | Confirm project_name, space_id, and span IDs; use arize-trace to export spans |
Related Skills
- arize-trace: Export spans to find span IDs and time ranges
- arize-dataset: Find dataset IDs and example IDs
- arize-evaluator: Automated LLM-as-judge alongside human annotation
- arize-experiment: Experiments tied to datasets and evaluation workflows
- arize-link: Deep links to annotation configs and queues in the Arize UI
Save Credentials for Future Use
See references/ax-profiles.md § Save Credentials for Future Use.
このスキルのファイル
3arize-annotation skillに関する質問
Claude Codeにarize-annotation skillをインストールするには
npx degit github/awesome-copilot/skills/arize-annotation ~/.claude/skills/arize-annotationを実行してください。Claude Codeは~/.claude/skills(すべてのプロジェクト)または.claude/skills(単一プロジェクト)からskillsを読み込み、説明がタスクに一致する場合にskillを使用します。
arize-annotation skillはどのクライアントで使用できますか
Agent Skills形式を読み込むすべてのクライアントで使用できます: Claude Code、Codex、Gemini CLI、claude.ai(ZIPとしてアップロード)。skill内のスクリプトは、クライアントがコード実行を許可した場合にのみ実行されます。
プロジェクトのspanにアノテーションを一括で適用するにはどうすればよいですか?
Arize Python SDKの client.spans.update_annotations メソッドを使用し、span IDとアノテーション値を含むpandas DataFrameを渡すことで実行できます。
アノテーション設定を削除するとどうなりますか?
削除は取り消せません。また、その設定に関連付けられていた製品内のすべてのアノテーションキューも削除されます。