用途：Laminar 是面向 LLM 与智能体应用的可观测性平台。为代码埋点后，生产运行会变成 trace（span 组成的树），可在 UI 中浏览，或用 SQL 查询。本技能覆盖 SDK（TypeScript 用 @lmnr-ai/lmnr，Python 用 lmnr）、lmnr-cli 命令行工具和 SQL Query API。
核心概念：一个 trace 代表一个端到端分析单元（一次请求、一轮对话、一个任务、一次流水线运行）。trace 是 span 树，span 有类型（LLM、TOOL、DEFAULT 等），类型影响 UI 行为，transcript 视图聚焦 LLM 与 TOOL span。自动埋点可捕获常见 LLM/工具库（OpenAI、Anthropic、Vercel AI SDK、LangChain 等），但仍需在自有编排逻辑周围添加一方 span。
主要能力：按任务查阅对应参考文件，包括 TypeScript 埋点、Python 埋点、CLI（sql、datasets、debugger、eval、cursor rules）、SQL 查询 API、从 Langfuse/LangSmith/Helicone/OpenTelemetry 迁移、用 LMNR_DEBUG 录制与回放调试智能体、生产故障修复验证的 eval 循环、以及针对 eval 分数迭代优化智能体。
使用方式：先检测运行时与包管理器，安装 SDK；从环境变量读取 LMNR_PROJECT_API_KEY（不要提交密钥）；在最早的安全启动点调用一次 Laminar.initialize()；确认自动埋点覆盖所用库；用 observe/@observe 添加一方 span 并设置 user/session/metadata/tags；对敏感输入输出应用隐私控制；运行代表性流程并在 UI 验证 trace 树、transcript 视图与过滤。自托管需设置 base URL，SDK 接受 baseUrl/base_url 或 LMNR_BASE_URL，本地默认 HTTP 端口 8000、gRPC 端口 8001；CLI 使用 --base-url http://localhost --port 8000。
限制与注意：span 名称与标签保持稳定、低基数，动态 ID 放入 metadata 或专用 userId/sessionId 字段；使用仓库现有包管理器，保持最小改动；monorepo 中在实际运行被追踪代码的包内安装；不要猜测 API，版本以 npmjs.com/pypi.org 为准；避免双重埋点；短生命周期脚本若 trace 缺失需 flush。具体收费、价格与平台细节资料未提供。