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dashboard-builder

운영 질문에 답하는 모니터링 대시보드를 Grafana, SigNoz 등과 같은 플랫폼용으로 구축합니다. 메트릭을 실제 작동하는 대시보드로 전환할 때 사용하며, 허영심을 위한 대시보드가 아닙니다.

dashboard-builder란 무엇인가요?

이 스킬은 운영자가 실제로 사용할 수 있는 모니터링 대시보드를 구축하는 방법을 안내합니다. 단순히 모든 메트릭을 시각화하는 것이 아니라, '건강한가?', '병목 지점은 어디인가?', '무엇이 변경되었는가?', '어떤 조치를 취해야 하는가?'와 같은 운영 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. Grafana, SigNoz 등 다양한 플랫폼을 지원하며, 대시보드 구축 시 운영 질문 정의, 플랫폼 스키마 분석, 최소 유용한 보드 구성, 불필요한 패널 제거의 워크플로를 따릅니다. Elasticsearch, Kafka, API 게이트웨이 등에 대한 예시 패널 세트와 품질 체크리스트를 제공하여 실용적인 대시보드를 만들 수 있도록 돕습니다.

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

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문서

대시보드 빌더

사람이 운영할 수 있는 대시보드를 구축하는 작업에 사용하세요.

목표는 "모든 메트릭 표시"가 아닙니다. 목표는 다음 질문에 답하는 것입니다:

  • 건강한가?
  • 병목 지점은 어디인가?
  • 무엇이 변경되었는가?
  • 어떤 조치를 취해야 하는가?

사용 시기

  • "Kafka 모니터링 대시보드 구축"
  • "Elasticsearch용 Grafana 대시보드 생성"
  • "이 서비스용 SigNoz 대시보드 만들기"
  • "이 메트릭 목록을 실제 운영 대시보드로 전환"

제약 사항

  • 시각적 레이아웃부터 시작하지 말고, 운영 질문부터 시작하세요.
  • 존재한다고 모든 메트릭을 포함하지 마세요.
  • 구조 없이 상태, 처리량, 리소스 패널을 혼합하지 마세요.
  • 제목, 단위, 합리적인 임계값 없이 패널을 배송하지 마세요.

워크플로

1. 운영 질문 정의

다음 기준으로 구성하세요:

  • 상태 / 가용성
  • 지연 시간 / 성능
  • 처리량 / 볼륨
  • 포화도 / 리소스
  • 서비스별 위험

2. 대상 플랫폼 스키마 연구

먼저 기존 대시보드를 검사하세요:

  • JSON 구조
  • 쿼리 언어
  • 변수
  • 임계값 스타일링
  • 섹션 레이아웃

3. 최소 유용한 보드 구축

권장 구조:

  1. 개요
  2. 성능
  3. 리소스
  4. 서비스별 섹션

4. 불필요한 패널 제거

모든 패널은 실제 질문에 답해야 합니다. 그렇지 않으면 제거하세요.

예시 패널 세트

Elasticsearch

  • 클러스터 상태
  • 샤드 할당
  • 검색 지연 시간
  • 인덱싱 속도
  • JVM 힙 / GC

Kafka

  • 브로커 수
  • 복제 부족 파티션
  • 메시지 입력/출력
  • 컨슈머 랙
  • 디스크 및 네트워크 압력

API 게이트웨이 / 인그레스

  • 요청 속도
  • p50 / p95 / p99 지연 시간
  • 오류율
  • 업스트림 상태
  • 활성 연결

품질 체크리스트

  • 유효한 대시보드 JSON
  • 명확한 섹션 그룹화
  • 제목과 단위가 있음
  • 임계값/상태 색상이 의미 있음
  • 공통 필터를 위한 변수가 존재함
  • 기본 시간 범위와 새로고침이 적절함
  • 운영자 가치가 없는 불필요한 패널이 없음

관련 스킬

  • 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.

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