Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
开发需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

phoenix-cliPhoenix CLI 命令行

Agent Skill

用于围绕 GitHub 仓库、Issue、Pull Request、分支、提交和代码协作流程提供辅助能力。它适合让 Agent 查询项目状态、整理变更、辅助创建或检查协作事项,并把仓库中的信息转成可执行的下一步。使用时需要区分只读查询和写入操作;涉及创建 PR、修改 Issue、推送分支或访问私有仓库时,应确认 token 权限、目标仓库范围和用户授权。

总安装

17,452

周安装

742

GitHub Stars

31,701

下载量

6,114
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:phoenix-cli(Phoenix CLI 命令行)
来源仓库:https://github.com/github/awesome-copilot
仓库路径:skills/phoenix-cli
安装命令:
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill phoenix-cli
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill phoenix-cli

简介

提供 Phoenix CLI 命令行工具支持,简化 Elixir 应用部署流程。

  • 适用于后端服务启动、数据库迁移与环境配置。
  • 使用 npx skills add 从 awesome-copilot 仓库安装,需 Elixir 运行时。
  • 执行部署操作前应备份数据并确认目标环境可用性。
  • phoenix-cli 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Phoenix CLI

Invocation

px <resource> <action>                          # if installed globally
npx @arizeai/phoenix-cli <resource> <action>    # no install required

The CLI uses singular resource commands with subcommands like list and get:

px trace list
px trace get <trace-id>
px span list
px dataset list
px dataset get <name>

Setup

export PHOENIX_HOST=http://localhost:6006
export PHOENIX_PROJECT=my-project
export PHOENIX_API_KEY=your-api-key  # if auth is enabled

Always use --format raw --no-progress when piping to jq.

Traces

px trace list --limit 20 --format raw --no-progress | jq .
px trace list --last-n-minutes 60 --limit 20 --format raw --no-progress | jq '.[] | select(.status == "ERROR")'
px trace list --format raw --no-progress | jq 'sort_by(-.duration) | .[0:5]'
px trace get <trace-id> --format raw | jq .
px trace get <trace-id> --format raw | jq '.spans[] | select(.status_code != "OK")'

Spans

px span list --limit 20                                    # recent spans (table view)
px span list --last-n-minutes 60 --limit 50                # spans from last hour
px span list --span-kind LLM --limit 10                    # only LLM spans
px span list --status-code ERROR --limit 20                # only errored spans
px span list --name chat_completion --limit 10             # filter by span name
px span list --trace-id <id> --format raw --no-progress | jq .   # all spans for a trace
px span list --include-annotations --limit 10              # include annotation scores
px span list output.json --limit 100                       # save to JSON file
px span list --format raw --no-progress | jq '.[] | select(.status_code == "ERROR")'

Span JSON shape

Span
  name, span_kind ("LLM"|"CHAIN"|"TOOL"|"RETRIEVER"|"EMBEDDING"|"AGENT"|"RERANKER"|"GUARDRAIL"|"EVALUATOR"|"UNKNOWN")
  status_code ("OK"|"ERROR"|"UNSET"), status_message
  context.span_id, context.trace_id, parent_id
  start_time, end_time
  attributes (same as trace span attributes above)
  annotations[] (with --include-annotations)
    name, result { score, label, explanation }

Trace JSON shape

Trace
  traceId, status ("OK"|"ERROR"), duration (ms), startTime, endTime
  rootSpan  — top-level span (parent_id: null)
  spans[]
    name, span_kind ("LLM"|"CHAIN"|"TOOL"|"RETRIEVER"|"EMBEDDING"|"AGENT")
    status_code ("OK"|"ERROR"), parent_id, context.span_id
    attributes
      input.value, output.value          — raw input/output
      llm.model_name, llm.provider
      llm.token_count.prompt/completion/total
      llm.token_count.prompt_details.cache_read
      llm.token_count.completion_details.reasoning
      llm.input_messages.{N}.message.role/content
      llm.output_messages.{N}.message.role/content
      llm.invocation_parameters          — JSON string (temperature, etc.)
      exception.message                  — set if span errored

Sessions

px session list --limit 10 --format raw --no-progress | jq .
px session list --order asc --format raw --no-progress | jq '.[].session_id'
px session get <session-id> --format raw | jq .
px session get <session-id> --include-annotations --format raw | jq '.annotations'

Session JSON shape

SessionData
  id, session_id, project_id
  start_time, end_time
  traces[]
    id, trace_id, start_time, end_time

SessionAnnotation (with --include-annotations)
  id, name, annotator_kind ("LLM"|"CODE"|"HUMAN"), session_id
  result { label, score, explanation }
  metadata, identifier, source, created_at, updated_at

Datasets / Experiments / Prompts

px dataset list --format raw --no-progress | jq '.[].name'
px dataset get <name> --format raw | jq '.examples[] | {input, output: .expected_output}'
px experiment list --dataset <name> --format raw --no-progress | jq '.[] | {id, name, failed_run_count}'
px experiment get <id> --format raw --no-progress | jq '.[] | select(.error != null) | {input, error}'
px prompt list --format raw --no-progress | jq '.[].name'
px prompt get <name> --format text --no-progress   # plain text, ideal for piping to AI

GraphQL

For ad-hoc queries not covered by the commands above. Output is {"data": {...}}.

px api graphql '{ projectCount datasetCount promptCount evaluatorCount }'
px api graphql '{ projects { edges { node { name traceCount tokenCountTotal } } } }' | jq '.data.projects.edges[].node'
px api graphql '{ datasets { edges { node { name exampleCount experimentCount } } } }' | jq '.data.datasets.edges[].node'
px api graphql '{ evaluators { edges { node { name kind } } } }' | jq '.data.evaluators.edges[].node'

# Introspect any type
px api graphql '{ __type(name: "Project") { fields { name type { name } } } }' | jq '.data.__type.fields[]'

Key root fields: projects, datasets, prompts, evaluators, projectCount, datasetCount, promptCount, evaluatorCount, viewer.

Docs

Download Phoenix documentation markdown for local use by coding agents.

px docs fetch                                # fetch default workflow docs to .px/docs
px docs fetch --workflow tracing             # fetch only tracing docs
px docs fetch --workflow tracing --workflow evaluation
px docs fetch --dry-run                      # preview what would be downloaded
px docs fetch --refresh                      # clear .px/docs and re-download
px docs fetch --output-dir ./my-docs         # custom output directory

Key options: --workflow (repeatable, values: tracing, evaluation, datasets, prompts, integrations, sdk, self-hosting, all), --dry-run, --refresh, --output-dir (default .px/docs), --workers (default 10).

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.5%
按下载量换算2,170

Claude

30.9%
按下载量换算1,889

Cursor

20.97%
按下载量换算1,282

Gemini CLI

10.61%
按下载量换算649

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills