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dashboard-builder

Créez des tableaux de bord de monitoring répondant aux vraies questions des opérateurs pour Grafana, SigNoz et plateformes similaires. À utiliser pour transformer des métriques en tableau de bord fonctionnel, pas en vitrine.

Qu'est-ce que dashboard-builder ?

Cette compétence est conçue pour aider les développeurs et ingénieurs plateforme à construire des tableaux de bord de monitoring réellement exploitables, axés sur les questions opérationnelles plutôt que sur l'affichage de toutes les métriques disponibles. Elle repose sur une méthodologie structurée : définir d'abord les questions que se posent les opérateurs (santé, goulot d'étranglement, changements, actions à prendre), puis organiser le tableau de bord en sections claires (vue d'ensemble, performance, ressources, section spécifique au service). La compétence fournit des garde-fous importants, comme ne pas partir d'une mise en page visuelle, ne pas inclure de panneaux sans valeur opérationnelle, et s'assurer que chaque panneau possède un titre, une unité et des seuils pertinents. Elle est compatible avec Grafana, SigNoz, et autres plateformes supportant des tableaux de bord définis en JSON, et inclut des exemples concrets pour Elasticsearch, Kafka, et les passerelles API. Utilisez-la lorsque l'objectif est de transformer une liste de métriques en un tableau de bord qui aide les équipes à prendre des décisions rapides et éclairées.

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

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Documentation

Constructeur de Tableaux de Bord

Utilisez cette compétence lorsque la tâche consiste à construire un tableau de bord sur lequel les équipes peuvent s'appuyer pour opérer.

L'objectif n'est pas « d'afficher chaque métrique ». L'objectif est de répondre à :

  • tout va bien ?
  • où se trouve le goulot d'étranglement ?
  • qu'est-ce qui a changé ?
  • quelle action faut-il entreprendre ?

Quand l'utiliser

  • "Construis un tableau de bord Kafka pour le monitoring"
  • "Crée un tableau de bord Grafana pour Elasticsearch"
  • "Fais un tableau de bord SigNoz pour ce service"
  • "Transforme cette liste de métriques en un véritable tableau de bord opérationnel"

Garde-fous

  • ne commencez pas par la disposition visuelle ; commencez par les questions des opérateurs
  • n'incluez pas toutes les métriques disponibles simplement parce qu'elles existent
  • ne mélangez pas les panneaux de santé, débit et ressources sans structure
  • n'envoyez pas de panneaux sans titre, unité et seuils pertinents

Flux de travail

1. Définir les questions opérationnelles

Organisez autour de :

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

2. Étudier le schéma de la plateforme cible

Inspectez 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 superflus

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

Exemples d'ensembles de panneaux

Elasticsearch

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

Kafka

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

Passerelle API / Ingress

  • taux de requêtes
  • latence p50 / p95 / p99
  • taux d'erreur
  • santé des services 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 existant pour les filtres courants
  • plage de temps par défaut et rafraîchissement pertinents
  • aucun panneau superflu sans valeur opérationnelle

Compétences associées

  • 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

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.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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