L
langfuse-deploy-integration
Wdróż Langfuse na Vercel, AWS, GCP lub Docker — obserwuj LLM w produkcji
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Skill do wdrażania Langfuse (narzędzia do obserwacji modeli LLM) razem z Twoją aplikacją na różnych platformach. Obsługuje Vercel, AWS Lambda, Google Cloud Run, Docker i self-hosting serwera Langfuse. Automatyzuje konfigurację zmiennych środowiskowych, integrację SDK oraz wdrożenie na wybranej platformie. Idealny dla zespołów, które chcą monitorować wydajność i zachowanie modeli AI w produkcji bez ręcznej konfiguracji.
Jak używać
- Przygotuj klucze API Langfuse — uzyskaj je z panelu Langfuse (wersja cloud lub self-hosted) i przechowuj je bezpiecznie.
- Zainstaluj CLI wybranej platformy na swoim komputerze — dla Vercel uruchom
vercel login, dla AWSaws configure, dla GCPgcloud auth login. - Wyzwól skill frazą taką jak "deploy langfuse", "langfuse Vercel", "langfuse AWS", "langfuse Docker" lub "langfuse production deploy" w Claude Code lub kompatybilnym narzędziu.
- Skill automatycznie doda zmienne środowiskowe (LANGFUSE_PUBLIC_KEY, LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_BASE_URL) do Twojej platformy docelowej.
- Zintegruj SDK Langfuse w kodzie aplikacji — skill wygeneruje przykłady dla Next.js, serverless funkcji lub kontenerów Docker z obserwacją zapytań do modeli LLM.
- Potwierdź wdrożenie na wybranej platformie — skill uruchomi niezbędne komendy CLI (vercel deploy, docker push, gcloud deploy) i zweryfikuje, że Langfuse zbiera dane obserwacyjne.