Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeその他⭐ リポ 0品質スコア 50/100

dashboard-builder

Grafana・SigNozなどのプラットフォーム向けに、実際の運用担当者が抱える疑問に答えられる監視ダッシュボードを構築します。見た目だけの豪華な表示ではなく、メトリクスを実用的なダッシュボードへと変換することに特化しています。

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为 Grafana、SigNoz 等平台构建能够回答实际运维人员问题的监控仪表板。适用于将指标转化为可用的仪表板,而非华而不实的展示板。

SKILL.md 本文

ダッシュボードビルダー

タスクが運用担当者向けのダッシュボード構築を必要とするときにこのスキルを使用します。

目標は「すべてのメトリクスを表示すること」ではなく、以下の質問に答えることです:

  • システムは健全ですか?
  • ボトルネックはどこにありますか?
  • 何が変わったのですか?
  • どのようなアクションを取るべきですか?

ユースケース

  • 「Kafkaの監視ダッシュボードを構築する」
  • 「Elasticsearch用のGrafanaダッシュボードを作成する」
  • 「このサービス用のSigNozダッシュボードを作成する」
  • 「このメトリクスリストを本当の運用ダッシュボードに変換する」

制約条件

  • ビジュアルレイアウトから始めないこと。運用担当者の問題から出発すること
  • メトリクスが存在するだけという理由ですべての利用可能なメトリクスを含めないこと
  • 構造なしにヘルス、スループット、リソースパネルを混在させないこと
  • タイトル、ユニット、合理的な閾値のないパネルを公開しないこと

ワークフロー

1. 運用上の問題を定義する

以下の側面を中心に整理します:

  • ヘルス/可用性
  • レイテンシ/パフォーマンス
  • スループット/キャパシティ
  • 飽和度/リソース
  • サービス固有のリスク

2. ターゲットプラットフォームのアーキテクチャを調査する

まず既存のダッシュボードを確認します:

  • JSON構造
  • クエリ言語
  • 変数
  • 閾値スタイル
  • パーティション レイアウト

3. 最小限の実用的なパネルを構築する

推奨される構造:

  1. 概要
  2. パフォーマンス
  3. リソース
  4. サービス固有のセクション

4. 装飾的なパネルを削除する

各パネルは実際の問題に答えるべきです。そうでない場合は削除します。

サンプルパネルセット

Elasticsearch

  • クラスターヘルス
  • シャードの割り当て
  • 検索レイテンシ
  • インデックス速度
  • JVMヒープ/GC

Kafka

  • ブローカー数
  • レプリケーション不足のパーティション
  • メッセージイン/アウト
  • コンシューマーラグ
  • ディスクおよびネットワーク負荷

APIゲートウェイ/イングレス

  • リクエスト速度
  • p50/p95/p99レイテンシ
  • エラー率
  • アップストリームヘルス
  • アクティブな接続数

品質チェックリスト

  • [ ] 有効なダッシュボード JSON
  • [ ] 明確なセクショングループ化
  • [ ] タイトルとユニットを含む
  • [ ] 閾値/ステータス色が意味を持つ
  • [ ] 一般的なフィルタ用の変数が存在する
  • [ ] 合理的なデフォルト時間範囲とリフレッシュ頻度
  • [ ] 運用担当者にとって価値のない装飾的なパネルがない

関連スキル

  • research-ops
  • backend-patterns
  • terminal-ops

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
affaan-m
リポジトリ
affaan-m/everything-claude-code
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code / ライセンス: MIT

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本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: affaan-m · affaan-m/everything-claude-code · ライセンス: MIT