Arize Annotation

Sintassi esatta della CLI `ax` per configurazioni di annotazione Arize, code di revisione umana ed etichettatura di massa di span.

di github · github/awesome-copilot

Promosso ★ 9.6/10

Arize Annotation — Sintassi esatta della CLI `ax` per configurazioni di annotazione Arize, code di revisione umana ed etichettatura di massa di span.

Cosa fa

Avvolge la CLI `ax` e l'SDK Python di Arize per la creazione di schemi di etichette di annotazione categorici/continui/a forma libera, la costruzione di code di revisione umana con assegnazione del revisore e l'applicazione di massa di etichette a span di progetto tramite un pandas DataFrame. Si attiva su menzioni di configurazione di annotazione, coda di annotazione, schema di etichette, annotazione di massa di span o revisione umana — un flusso di lavoro di osservabilità ML/etichettatura dati, non codifica generale.

Rapporto di test

Gli è stato chiesto di applicare etichette di correttezza in massa a span: ha prodotto lo schema esatto del pandas DataFrame (`context.span_id` + `annotation.<name>.label`/`.score`/`.updated_by`) e ha correttamente evidenziato il limite della finestra di annotazione di 31 giorni — dettagli che una stima di base dell'API di Arize avrebbe mancato o inventato erroneamente.

Testato il: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

git clone https://github.com/github/awesome-copilot
cd awesome-copilot
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skills/arize-annotation ~/.claude/skills/arize-annotation

Comandi e prompt di esempio

  • /arize-annotationSintassi esatta della CLI `ax` per configurazioni di annotazione Arize, code di revisione umana ed etichettatura di massa di span.

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

  • Set up a categorical annotation schema for our Arize project spans
  • I need a human-review queue with reviewer assignment in Arize set up
  • Bulk-apply labels to these spans from a pandas dataframe using Arize