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대시보드 빌더

Grafana, SigNoz 및 유사 플랫폼에서 실제 운영자 질문에 답하는 모니터링 대시보드를 구축합니다. 지표를 허영심이 아닌 실용적인 대시보드로 전환할 때 사용하십시오.

대시보드 빌더란 무엇인가요?

이 스킬은 Grafana, SigNoz와 같은 플랫폼에서 운영자 중심의 모니터링 대시보드를 설계하고 구축하는 방법을 안내합니다. 단순히 모든 지표를 나열하는 것을 넘어, 서비스의 건강 상태, 병목 지점, 최근 변경 사항 및 필요한 조치와 같은 실질적인 질문에 답할 수 있는 대시보드를 만드는 데 중점을 둡니다. 스킬은 운영 질문 정의, 대상 플랫폼 스키마 분석, 최소 유용한 대시보드 구축 및 불필요한 패널 제거의 워크플로를 제공합니다. Elasticsearch, Kafka, API 게이트웨이 등에 대한 예제 패널 세트를 포함하며, 유효한 JSON 구조, 명확한 섹션 그룹화, 의미 있는 임계값 및 변수 설정을 보장하는 품질 체크리스트도 함께 제공됩니다.

지원 대상~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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문서

대시보드 빌더은(는) 무엇을 하나요?

사람이 운영할 수 있는 대시보드를 구축하는 작업에 사용하십시오.

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

  • 상태가 양호한가?
  • 병목 지점은 어디인가?
  • 무엇이 변경되었는가?
  • 누군가가 어떤 조치를 취해야 하는가?

사용 시기

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

가이드라인

  • 시각적 레이아웃부터 시작하지 말고 운영자 질문부터 시작하십시오.
  • 존재한다는 이유만으로 모든 사용 가능한 지표를 포함하지 마십시오.
  • 건강 상태, 처리량, 리소스 패널을 구조 없이 혼합하지 마십시오.
  • 제목, 단위 및 합리적인 임계값 없이 패널을 배포하지 마십시오.

워크플로

1. 운영 질문 정의

다음 기준으로 구성하십시오:

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

2. 대상 플랫폼 스키마 연구

먼저 기존 대시보드를 검사하십시오:

  • 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. 허영심 패널 제거

모든 패널은 실제 질문에 답해야 합니다. 그렇지 않으면 제거하십시오.

예제 패널 세트

Elasticsearch

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

Kafka

  • 브로커 수
  • 복제 부족 파티션
  • 메시지 수신/송신
  • 컨슈머 지연
  • 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 새로 고침이 합리적임
  • 운영자 가치가 없는 허영심 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/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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