/ai--llm-observability

Construye un servidor MCP que expone las funciones, APIs o datos de tu proyecto a clientes como Claude Code, con transporte, autenticación y pruebas.

Diseña un sistema de varios agentes de IA, con patrón de orquestación, contratos entre agentes y manejo de fallos, o recomienda un solo agente.

Revisa y reescribe tus prompts de sistema, de usuario y definiciones de herramientas, y te da una comparación entre la versión original y la mejorada.

Crea un banco de pruebas para medir un pipeline RAG: conjunto de preguntas de referencia, métricas de recuperación, fidelidad y control de regresiones.

Añade una caché delante de las llamadas a un LLM para servir respuestas guardadas a peticiones repetidas o casi iguales, y mide si de verdad ayuda.

Hace que un modelo devuelva JSON u objetos tipados fiables: diseño del esquema, modos nativos, validación y reparación acotada de errores.