[bot] google-cloud-ai_platform gem (Vertex AI) not instrumented (13K weekly downloads)
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- google-cloud, ruby
- Área
- ai, cloud, observability-sre
Línea de trabajo
Comienza con lib/braintrust/contrib.rb y los directorios de proveedores existentes en lib/braintrust/contrib/ para entender cómo se registran y estructuran las integraciones. Añade la integración de Google Vertex AI para los puntos de entrada generativos, de embedding y de prediction indicados, con los datos de span y las métricas de uso especificados, y regístrala en el SDK.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
The google-cloud-ai_platform gem is the official Google Ruby SDK for Vertex AI, published by Google in the googleapis/google-cloud-ruby monorepo. With 875K+ downloads and a release on June 11, 2026 (v2.4.0), it is the authoritative Ruby path for accessing Gemini models on Vertex AI and is not instrumented by this SDK.
The SDK instruments standalone provider clients for OpenAI, Anthropic, and (community) Gemini via gemini-ai, but has no instrumentation for the official Google Vertex AI generative execution surface.
What is missing
No instrumentation exists for any google-cloud-ai_platform generative execution surface. Key APIs that should be instrumented (via Google::Cloud::AIPlatform::V1::PredictionService::Client):
Generative Content (Gemini on Vertex AI)
generate_content(...)— Non-streaming generative content generation for Gemini models; accepts messages, system instruction, tools (function declarations), generation config (temperature, max_output_tokens, top_p, top_k, stop_sequences), safety settings, and response schema for structured output.stream_generate_content(...)— Server-side streaming variant; yieldsGenerateContentResponsechunks with token usage in the final chunk.
Embeddings
embed_content(...)— Generates text embeddings via Gemini embedding models on Vertex AI.
General Prediction (non-Gemini Vertex models)
predict(...)— Online prediction for custom models and PaLM-family models.raw_predict(...)/direct_predict(...)— Raw HTTP/gRPC prediction for arbitrary Vertex endpoints.streaming_predict(...)/server_streaming_predict(...)— Streaming prediction variants.
Expected instrumentation
generate_content / stream_generate_content spans should capture:
- Input:
contents(messages array),system_instruction,tools(function declarations),tool_config - Metadata: model endpoint/model ID,
generation_config(temperature, max_output_tokens, top_p, top_k, stop_sequences, response_mime_type, response_schema), safety settings, location/project - Metrics:
usage_metadata(prompt_token_count, candidates_token_count, total_token_count) from response - Output:
candidatescontent,finish_reason
Braintrust docs status
not_found — The SDK integrations page at https://www.braintrust.dev/docs/integrations/sdk-integrations lists only ruby-llm as a Ruby-specific integration. There is no documented Ruby instrumentation path for Google Vertex AI or google-cloud-ai_platform.
Upstream sources
- Official GitHub (monorepo): https://github.com/googleapis/google-cloud-ruby/tree/main/google-cloud-ai_platform
- Wrapper gem RubyGems: https://rubygems.org/gems/google-cloud-ai_platform (v2.4.0, Jun 11, 2026, 875K+ downloads)
- Versioned client RubyGems: https://rubygems.org/gems/google-cloud-ai_platform-v1 (v1.44.0, Jun 11, 2026, 1.39M+ downloads)
- API reference: https://cloud.google.com/ruby/docs/reference/google-cloud-ai_platform/latest
- Vertex AI Gemini docs: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/reference/ruby/latest
Local repo files inspected
lib/braintrust/contrib.rb(lines 196–205) — registers only 4 integrations: OpenAI, RubyOpenAI, RubyLLM, Anthropic. No Google/Vertex integration.lib/braintrust/contrib/— contains onlyopenai/,ruby_openai/,ruby_llm/,anthropic/, andrails/directories. Nogoogle/orvertex/directory.Appraisals— no appraisal scenarios forgoogle-cloud-ai_platformbraintrust.gemspec— no mention ofgoogleorvertex- Grep for
google,vertex,ai_platformacrosslib/braintrust/returns zero matches
Weekly downloads
Weekly downloads: approximately 13K (as of 2026-10-14; ClickGems “last week”; source https://clickgems.clickhouse.com/dashboard/google-cloud-ai_platform).
- Lenguaje dominante
- Ruby
- Estrellas
- 9
- Forks
- 11
- Merge medio
- 2 d 3 h
- PR fusionados (30 d)
- 5
Preparar el entorno
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de braintrustdata/braintrust-sdk-ruby
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
-
[BOT ISSUE] OpenAI Chat Completions missing reasoning model and web search metadata parametersAbierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
-
ruby
Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 62/100
-
ruby
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100
Todos los issues de braintrustdata/braintrust-sdk-ruby
Issues similares
-
area:core-lib P2 size:S
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 77/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 65/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
bug P2
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 84/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Bug: Credit card Plaid link fails for issuers without Liabilities (e.g. Bilt Rewards)Posiblemente ocupada @WeiqiZhou2002 la tomó hoy. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
we-promise/sure#4544 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día