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dashboard-builder

Construire des tableaux de bord de surveillance qui répondent aux vraies questions des opérateurs pour Grafana, SigNoz et plateformes similaires. À utiliser pour transformer des métriques en un tableau de bord fonctionnel plutôt qu'en un tableau de bord décoratif.

Qu'est-ce que dashboard-builder ?

Cette compétence (skill) permet de créer des tableaux de bord opérationnels, et non de simples tableaux de bord 'vitrine'. L'accent est mis sur les questions critiques des opérateurs : le système est-il sain ? Où se trouve le goulot d'étranglement ? Qu'est-ce qui a changé ? Quelle action faut-il entreprendre ? Le workflow évite de partir de la disposition visuelle pour se concentrer d'abord sur les questions opérationnelles, puis sur l'étude du schéma de la plateforme cible (Grafana, SigNoz) et enfin sur la construction du minimum utile. Les panneaux 'vanity' (inutiles) sont systématiquement supprimés, et chaque panneau doit répondre à une question réelle. La compétence fournit des exemples de jeux de panneaux pour Elasticsearch, Kafka et les API gateway, ainsi qu'une liste de contrôle qualité pour s'assurer que le tableau de bord est valide, bien structuré et utile pour les opérations.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/dashboard-builder
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Documentation

Dashboard Builder

Utilisez cette compétence lorsque la tâche consiste à construire un tableau de bord que les gens peuvent utiliser pour opérer.

L'objectif n'est pas de « montrer toutes les métriques ». L'objectif est de répondre à :

  • le système est-il sain ?
  • où se trouve le goulot d'étranglement ?
  • qu'est-ce qui a changé ?
  • quelle action une personne doit-elle entreprendre ?

Quand l'utiliser

  • « Construire un tableau de bord de surveillance Kafka »
  • « Créer un tableau de bord Grafana pour Elasticsearch »
  • « Créer un tableau de bord SigNoz pour ce service »
  • « Transformer cette liste de métriques en un véritable tableau de bord opérationnel »

Garde-fous

  • ne pas partir de la disposition visuelle ; partir des questions des opérateurs
  • ne pas inclure toutes les métriques disponibles simplement parce qu'elles existent
  • ne pas mélanger des panneaux de santé, de débit et de ressources sans structure
  • ne pas livrer des panneaux sans titres, unités et seuils raisonnables

Flux de travail

1. Définir les questions opérationnelles

S'organiser autour de :

  • santé / disponibilité
  • latence / performance
  • débit / volume
  • saturation / ressources
  • risque spécifique au service

2. Étudier le schéma de la plateforme cible

Inspecter d'abord les tableaux de bord existants :

  • structure JSON
  • langage de requête
  • variables
  • style des seuils
  • disposition des sections

3. Construire le tableau de bord minimal utile

Structure recommandée :

  1. vue d'ensemble
  2. performance
  3. ressources
  4. section spécifique au service

4. Supprimer les panneaux inutiles

Chaque panneau doit répondre à une question réelle. Si ce n'est pas le cas, supprimez-le.

Exemples d'ensembles de panneaux

Elasticsearch

  • santé du cluster
  • allocation des shards
  • latence de recherche
  • taux d'indexation
  • heap JVM / GC

Kafka

  • nombre de brokers
  • partitions sous-répliquées
  • messages entrants / sortants
  • retard des consommateurs
  • pression disque et réseau

API gateway / ingress

  • taux de requêtes
  • latence p50 / p95 / p99
  • taux d'erreur
  • santé de l'amont
  • connexions actives

Liste de contrôle qualité

  • JSON du tableau de bord valide
  • regroupement clair des sections
  • titres et unités présents
  • seuils/couleurs d'état significatifs
  • variables existantes pour les filtres courants
  • plage de temps par défaut et intervalle de rafraîchissement raisonnables
  • aucun panneau inutile sans valeur opérationnelle

Compétences connexes

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

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳：このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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