Agent Skill · 待分类

querying-mlflow-metrics（查询 mlflow 指标）

querying-mlflow-metrics 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

querying-mlflow-metrics 是待分类类 Agent Skill，可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI，通过GitHub 仓库获取，权限为需要联网；许可证为 MIT，第三方扫描已通过，按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 10,789。

总安装 190周安装 8GitHub Stars 公开资料未说明下载 67核验 2026-05-01

待分类需要联网 GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证明确审计通过 Codex Claude Cursor Gemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

许可证: MIT

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：querying-mlflow-metrics（查询 mlflow 指标）
来源仓库：https://github.com/b-step62/skills
仓库路径：skills/querying-mlflow-metrics
安装命令：
npx skills add https://github.com/b-step62/skills --skill querying-mlflow-metrics
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异；本站展示可直接复制的安装命令，安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills

npx skills add https://github.com/b-step62/skills --skill querying-mlflow-metrics

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定，用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 等协作信息。适合围绕代码变更、仓库状态进行整理和分析。可结合来源仓库和 README 继续核验具体功能和使用方式。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或命令执行。

支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI，通过 GitHub 安装。

来源仓库内路径：skills/querying-mlflow-metrics

上手步骤

4 步

1
确认自己的宿主工具
公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI；先确认自己用的是其中之一，再按对应工具的 Skills 目录放置。
2
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/b-step62/skills --skill querying-mlflow-metric…；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
3
安装后重启宿主
命令执行完要完全退出宿主工具再打开，让新装的 Skill 被重新扫描到，否则列表里可能看不到。
4
按最小权限试用
它需要需要联网，先在测试目录或测试账号里跑，确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

querying-mlflow-metrics 怎么安装？

在终端执行 npx skills add https://github.com/b-step62/skills --skill querying-mlflow-metrics。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

querying-mlflow-metrics 支持哪些 AI 工具？

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录，一般也能手动放进去，但要自己确认触发方式是否一致。

querying-mlflow-metrics 需要什么权限？

权限级别是需要联网。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。

querying-mlflow-metrics 是免费的吗？

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用，也不托管安装包；能否商用、要不要署名，以许可证原文为准。

querying-mlflow-metrics 用的人多吗？

公开数据是累计安装 190 次，近一周安装 8 次，下载 67 次。这些数字来自第三方目录统计，只能当作热度参考，不代表质量或安全性。

querying-mlflow-metrics 安全吗？

第三方扫描结果为通过，但这只覆盖已知的静态检查项，不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

同时适配 4 种工具，换客户端不用重新找替代品。
3 个目录同时收录，说明这个 Skill 流传比较广。
许可证明确为 MIT，商用和分发边界好判断。
第三方扫描已通过，常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

第三方目录整理，版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

已经在用 Codex，想直接扩展它能力的人。
需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类

Skill	总安装	GitHub 星	权限	许可证	扫描
infsh-cli infsh CLI · Codex、Claude	4,374,576	382	权限未标注	未明确	未收录
ai-video-generation AI 视频生成 · Codex、Claude	4,313,376	382	调用外部服务	未明确	有提醒
lark-openapi-explorer 云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude	2,064,120	9,011	需要联网	未明确	有提醒
lark-workflow-standup-report Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude	2,041,632	8,978	需要联网	未明确	通过
use-my-browser 使用我的浏览器 · Codex、Claude	1,848,491	40	操作浏览器	未明确	未通过
querying-mlflow-metrics 查询 mlflow 指标 · 本页	190	—	需要联网	MIT	通过

按安装量取同分类前几名；数字来自第三方目录统计，只作热度参考，不代表质量结论。

SKILL.md 原文

MLflow Metrics

Run scripts/fetch_metrics.py to query metrics from an MLflow tracking server.

Examples

Token usage summary:

python scripts/fetch_metrics.py -s http://localhost:5000 -x 1 -m total_tokens -a SUM,AVG

Output: AVG: 223.91 SUM: 7613

Hourly token trend (last 24h):

python scripts/fetch_metrics.py -s http://localhost:5000 -x 1 -m total_tokens -a SUM \
    -t 3600 --start-time="-24h" --end-time=now

Output: Time-bucketed token sums per hour

Latency percentiles by trace:

python scripts/fetch_metrics.py -s http://localhost:5000 -x 1 -m latency -a AVG,P95 -d trace_name

Error rate by status:

python scripts/fetch_metrics.py -s http://localhost:5000 -x 1 -m trace_count -a COUNT -d trace_status

Quality scores by evaluator (assessments):

python scripts/fetch_metrics.py -s http://localhost:5000 -x 1 -v ASSESSMENTS \
    -m assessment_value -a AVG,P50 -d assessment_name

Output: Average and median scores for each evaluator (e.g., correctness, relevance)

Assessment count by name:

python scripts/fetch_metrics.py -s http://localhost:5000 -x 1 -v ASSESSMENTS \
    -m assessment_count -a COUNT -d assessment_name

JSON output: Add -o json to any command.

Arguments

Arg	Required	Description
`-s, --server`	Yes	MLflow server URL
`-x, --experiment-ids`	Yes	Experiment IDs (comma-separated)
`-m, --metric`	Yes	`trace_count`, `latency`, `input_tokens`, `output_tokens`, `total_tokens`
`-a, --aggregations`	Yes	`COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MIN`, `MAX`, `P50`, `P95`, `P99`
`-d, --dimensions`	No	Group by: `trace_name`, `trace_status`
`-t, --time-interval`	No	Bucket size in seconds (3600=hourly, 86400=daily)
`--start-time`	No	`-24h`, `-7d`, `now`, ISO 8601, or epoch ms
`--end-time`	No	Same formats as start-time
`-o, --output`	No	`table` (default) or `json`

For SPANS metrics (span_count, latency), add -v SPANS. For ASSESSMENTS metrics, add -v ASSESSMENTS.

See references/api_reference.md for filter syntax and full API details.

平台分布

Claude Code

29.6%

按下载量换算20

Cursor

22.92%

按下载量换算15

OpenCode

20.41%

按下载量换算14

github-copilot

12.68%

按下载量换算8

Gemini CLI

8.78%

按下载量换算6

goose

3.54%

按下载量换算2

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。

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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。

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