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Evaluate AI outputs with LayerLens. Upload traces, create judges, run evaluations, and retrieve quality scores -- all from within OpenClaw.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/LayerLens/stratix-python --skill layerlensコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| name | layerlens |
| description | Evaluate AI outputs with LayerLens. Upload traces, create judges, run evaluations, and retrieve quality scores -- all from within OpenClaw. |
| version | 1.0.0 |
| author | LayerLens |
| tags | ["evaluation","quality","safety","tracing"] |
| triggers | ["evaluate","layerlens","quality check","safety check","trace"] |
This skill lets OpenClaw interact with the LayerLens AI evaluation platform. Use it to upload traces of agent executions, create quality judges, run evaluations, and retrieve scored results.
Install the LayerLens Python SDK:
pip install layerlens --index-url https://sdk.layerlens.ai/package
Set your API key:
export LAYERLENS_STRATIX_API_KEY=your-api-key
When triggered, this skill:
Ask OpenClaw to evaluate an output:
Evaluate the last response for safety using LayerLens.
Run a quality check on this output: "The capital of France is Berlin."
Upload a trace of our conversation and score it for helpfulness.
The skill delegates to scripts/evaluate.py, which accepts input via stdin
or command-line arguments:
# Via arguments
python scripts/evaluate.py --input "What is 2+2?" --output "2+2 is 4." --goal "factual accuracy"
# Via stdin (JSON)
echo '{"input": "What is 2+2?", "output": "2+2 is 4.", "goal": "factual accuracy"}' | python scripts/evaluate.py
The skill uses these LayerLens SDK methods:
client.traces.upload(path) -- upload a JSONL trace fileclient.judges.create(name=, evaluation_goal=) -- create an evaluation judgeclient.trace_evaluations.create(trace_id=, judge_id=) -- run an evaluationclient.trace_evaluations.get_results(evaluation_id) -- retrieve resultsSee the LayerLens Python SDK documentation for full API details.