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ダッシュボードビルダー

Grafana、SigNoz、および類似プラットフォーム向けに、オペレーターの実際の質問に答える監視ダッシュボードを構築します。メトリクスを実用的なダッシュボードに変換する場合に使用し、見た目だけのダッシュボードにしないでください。

ダッシュボードビルダー とは?

このスキルは、運用チームが実際に操作できる実用的な監視ダッシュボードを構築するためのものです。単にすべてのメトリクスを表示するのではなく、「システムは健全か?」「ボトルネックはどこか?」「何が変わったか?」「どのようなアクションを取るべきか?」という運用上の質問に答えることを目的としています。Grafana、SigNoz、Kibanaなどの主要な可視化プラットフォームをサポートし、Elasticsearch、Kafka、APIゲートウェイなど様々なコンポーネント向けのダッシュボード作成に対応します。ワークフローは、運用質問の定義、ターゲットプラットフォームのスキーマ調査、最小限の実用的なボード構築、不要なパネルの削除というステップに従います。各パネルが実際の運用上の意思決定に役立つことを保証するための品質チェックリストも提供します。

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

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ドキュメント

ダッシュボードビルダー は何をしますか?

このスキルは、人々が運用できるダッシュボードを構築するタスクに使用します。

目標は「すべてのメトリクスを表示する」ことではありません。目標は以下に答えることです:

  • システムは健全か?
  • ボトルネックはどこか?
  • 何が変わったか?
  • 誰がどのようなアクションを取るべきか?

使用タイミング

  • 「Kafka用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実際の運用ダッシュボードに変換する」

ガードレール

  • ビジュアルレイアウトから始めず、オペレーターの質問から始める
  • 存在するからといって、利用可能なすべてのメトリクスを含めない
  • 構造なしに健全性、スループット、リソースパネルを混在させない
  • タイトル、単位、妥当なしきい値なしでパネルを出荷しない

ワークフロー

1. 運用質問を定義する

以下を中心に整理する:

  • 健全性 / 可用性
  • レイテンシ / パフォーマンス
  • スループット / ボリューム
  • 飽和状態 / 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スキーマを調査する

まず既存のダッシュボードを検査する:

  • JSON構造
  • クエリ言語
  • 変数
  • しきい値のスタイル設定
  • セクションレイアウト

3. 最小限の実用的なボードを構築する

推奨構造:

  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. 無駄なパネルを削除する

すべてのパネルが実際の質問に答えるべきです。そうでない場合は削除します。

パネルセットの例

Elasticsearch

  • クラスタ健全性
  • シャード割り当て
  • 検索レイテンシ
  • インデックス作成レート
  • JVMヒープ / GC

Kafka

  • ブローカ数
  • 複製不足パーティション
  • メッセージ入出力
  • コンシューマラグ
  • ディスクおよびネットワークの負荷

APIゲートウェイ / イングレス

  • リクエストレート
  • p50 / p95 / p99 レイテンシ
  • エラーレート
  • アップストリーム健全性
  • アクティブ接続数

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
  • タイトルと単位が存在する
  • しきい値/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
  • デフォルトの時間範囲とリフレッシュが適切
  • 運用価値のない無駄なパネルがない

関連スキル

  • 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.

関連スキル