grafana-dashboards

Visión general de la skill grafana-dashboards

Qué hace grafana-dashboards

La skill grafana-dashboards ayuda a un agente a diseñar y esbozar dashboards de Grafana con un enfoque de producción para trabajos de observabilidad. Está pensada para convertir un objetivo de monitorización —como “mostrar la salud de la API” o “seguir la saturación de la infraestructura”— en una estructura de dashboard coherente, con paneles, agrupaciones de métricas y prioridades de diseño, en lugar de dejarte con un prompt vago y gráficos genéricos.

Quién debería usar grafana-dashboards

Esta skill encaja especialmente bien para platform engineers, SREs, equipos de DevOps, backend engineers y responsables técnicos que crean dashboards de Grafana sobre métricas de estilo Prometheus. Resulta especialmente útil cuando ya sabes qué sistema necesitas observar, pero quieres un diseño de dashboard más claro y apoyado en patrones de monitorización consolidados.

El trabajo real que resuelve

La mayoría de usuarios no necesita “un dashboard” en abstracto. Necesita un dashboard que ayude a los operadores a responder preguntas rápidas durante incidentes, revisiones y chequeos rutinarios de estado. La skill grafana-dashboards aporta más valor cuando quieres que un agente organice las métricas en torno a decisiones operativas: qué está roto, qué gravedad tiene, dónde mirar a continuación y si la situación está empeorando.

Qué hace diferente a esta skill

El principal factor diferencial de grafana-dashboards es que basa el diseño del dashboard en heurísticas de observabilidad, no en una simple generación de interfaz. El material fuente pone el foco en:

• jerarquía de la información
• método RED para servicios
• método USE para infraestructura y recursos

Eso la hace más útil que un prompt genérico de “hazme un dashboard de Grafana” cuando te importa una disposición accionable y una buena selección de paneles, no solo obtener JSON.

Qué parece no incluir

Esta skill es ligera. Por lo que se ve en el repositorio, principalmente ofrece orientación en SKILL.md y no incluye scripts auxiliares, archivos de reglas ni recursos de soporte. Eso significa que grafana-dashboards conviene tratarla como una base de prompting y diseño, no como un toolkit completo de aprovisionamiento de dashboards.

Cómo usar la skill grafana-dashboards

Contexto de instalación de grafana-dashboards

Si tu runtime de skills permite añadir skills desde el repositorio, instálala desde el repo wshobson/agents y luego invoca la skill grafana-dashboards dentro de un flujo orientado a observabilidad. Un patrón habitual es:

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill grafana-dashboards

Si tu entorno carga todo el repo o sincroniza las skills de otra forma, lo importante es que el agente pueda acceder a la skill en:

plugins/observability-monitoring/skills/grafana-dashboards

Lee primero este archivo

Empieza por:

• plugins/observability-monitoring/skills/grafana-dashboards/SKILL.md

No hay señales claras de archivos complementarios para esta skill, así que casi toda la guía útil parece estar ahí. Esto facilita una adopción rápida, pero también implica que tendrás que aportar tus propias convenciones de esquema de dashboard, detalles de datasource y flujo de exportación/importación.

Qué información necesita de ti la skill

La skill grafana-dashboards funciona mejor cuando le das contexto operativo, no solo un título de dashboard. Conviene dar al agente:

• el sistema que se va a monitorizar
• la audiencia del dashboard
• el datasource y el estilo de nombres de las métricas
• los modos de fallo más importantes
• el horizonte temporal y las necesidades de refresco
• si quieres vistas de servicio, infraestructura, SLO o KPI de negocio

Sin eso, el agente aún puede proponer una estructura, pero las definiciones de paneles serán mucho más genéricas.

Solicitudes de dashboard donde mejor encaja

Usa grafana-dashboards para peticiones como:

• dashboards de salud de APIs o microservicios
• dashboards RED respaldados por Prometheus
• dashboards de infraestructura usando USE
• tableros de observabilidad centrados en SLO y latencia
• dashboards de visión general de producción con secciones de drill-down

Encaja peor en gráficos puntuales ad hoc, trabajos de Grafana muy apoyados en plugins personalizados o entornos donde el lenguaje exacto de consultas del datasource importa más que la estructura del dashboard.

Cómo convertir una petición vaga en un prompt sólido

Prompt débil:

• “Create a Grafana dashboard for my app.”

Mejor prompt:

• “Use the grafana-dashboards skill to design a production Grafana dashboard for a customer-facing API. Datasource is Prometheus. Focus on RED metrics, 30s refresh, last 6h by default, and an on-call audience. Include top-row stat panels for traffic, error rate, p95 latency, and saturation signals. Then propose panel titles, layout order, and example PromQL queries.”

Por qué funciona:

• nombra el sistema
• elige un método de diseño
• fija la audiencia y la ventana temporal
• pide estructura y consultas
• da al agente suficientes restricciones para evitar una salida genérica

Plantilla de prompt para usar grafana-dashboards

Puedes adaptar esta plantilla:

• “Use the grafana-dashboards skill to design a Grafana dashboard for [service/system].
• Audience: [on-call / engineering managers / platform team]
• Datasource: [Prometheus / other]
• Dashboard goal: [incident response / daily health review / SLO tracking]
• Key metrics: [request rate, error rate, p95 latency, CPU saturation, queue depth]
• Default time range: [1h / 6h / 24h]
• Refresh interval: [15s / 30s / 1m]
• Constraints: [must fit single screen / include variables / separate business KPIs from infra]
• Output wanted: [panel plan / Grafana JSON draft / PromQL suggestions / layout rationale]”

Flujo de trabajo recomendado en la práctica

Un buen flujo de uso de grafana-dashboards es:

1. Define el propósito del dashboard en una sola frase.
2. Elige el enfoque: RED, USE, SLO o centrado en KPI.
3. Enumera las métricas exactas disponibles en tu datasource.
4. Pide primero al agente la jerarquía de paneles.
5. Pide después consultas de ejemplo.
6. Revisa las carencias frente a tus labels y nombres de métricas reales.
7. Solo entonces pide Grafana JSON o salida de provisioning.

Este orden evita un fallo habitual: que el agente invente un JSON de dashboard pulido pero inutilizable antes de validar el modelo de métricas.

Patrones de diseño que destaca la skill grafana-dashboards

El material fuente destaca algunos patrones prácticos que merece la pena conservar:

• colocar primero las métricas críticas como paneles de número destacado o stat
• usar series temporales para dar visibilidad a las tendencias
• llevar los diagnósticos detallados a la parte baja del dashboard
• usar RED para el comportamiento de servicios
• usar USE para hosts, nodos, discos, colas y recursos similares

Para los equipos de observabilidad, aquí está el valor principal de la skill grafana-dashboards: mejora el flujo de decisión, no solo la cantidad de gráficos.

Qué aspecto tendrá probablemente la salida

Por lo que se ve en el repositorio, cabe esperar que la skill ayude a producir:

• planes de secciones del dashboard
• recomendaciones sobre el orden de paneles
• sugerencias de categorías de métricas
• ejemplos de dashboards con forma de JSON
• elecciones de paneles guiadas por métodos de monitorización

No esperes exactitud inmediata para tus labels, recording rules, estructura de carpetas, permisos o configuración de provisioning de Grafana, salvo que proporciones esos detalles de forma explícita.

Consejos prácticos que mejoran la calidad del resultado

Para sacar más partido a grafana-dashboards, incluye siempre:

• nombres reales de métricas si ya los tienes
• si hay percentiles disponibles
• restricciones de cardinalidad
• filtros de entorno como cluster, namespace o service
• si el dashboard es para visión general o para depuración profunda

Estos detalles cambian de forma material si el agente propone paneles superiores útiles, variables realistas y ámbitos de consulta razonables.

Preguntas frecuentes sobre la skill grafana-dashboards

¿grafana-dashboards es buena para principiantes?

Sí, siempre que ya conozcas lo básico de Grafana y de métricas. La skill grafana-dashboards ofrece una buena estructura sobre qué mostrar primero y cómo agrupar paneles. Es menos eficaz como tutorial completo para principiantes sobre Prometheus, provisioning de Grafana o fundamentos del lenguaje de consultas.

¿grafana-dashboards crea Grafana JSON real?

Puede orientar o redactar una salida con forma de JSON, pero conviene tratar el resultado como un punto de partida. Aun así tendrás que validar en tu propio entorno los tipos de panel, los UID del datasource, la sintaxis de las consultas, las variables y la compatibilidad con la versión de Grafana.

¿Es mejor que un prompt normal?

Por lo general, sí, para trabajo de observabilidad. El valor de grafana-dashboards está en que orienta al agente hacia patrones probados de diseño de dashboards como RED, USE y la jerarquía de información. Un prompt genérico suele producir dashboards que parecen muy cargados, pero no facilitan una lectura operativa rápida.

¿Cuándo no debería usar grafana-dashboards?

Es mejor no usarla cuando tu problema consiste sobre todo en:

• corregir PromQL roto
• gestionar pipelines de provisioning de Grafana
• construir paneles o plugins personalizados
• hacer ingeniería inversa de un dashboard exportado
• resolver peculiaridades específicas del datasource sin un problema claro de diseño estándar de observabilidad

En esos casos, normalmente será mejor una skill más especializada o un prompt directo centrado en ese repositorio o problema concreto.

¿grafana-dashboards funciona solo con Prometheus?

No, pero encaja de forma más natural con conceptos de observabilidad de estilo Prometheus. Si usas otro datasource, especifica con claridad el lenguaje de consultas, los tipos de panel soportados y los nombres de campos para que el agente no dé por hecho convenciones de PromQL.

¿grafana-dashboards es solo para equipos de Observability?

No. También encaja para equipos de producto e ingeniería que necesiten dashboards de KPI de negocio o de salud de servicio, siempre que el objetivo sea una visibilidad operativa estructurada. La skill destaca más cuando el dashboard necesita una lógica clara de monitorización, no solo una estética de reporting ejecutivo.

Cómo mejorar la skill grafana-dashboards

Dale primero al agente tu inventario de métricas de grafana-dashboards

La forma más rápida de mejorar los resultados de grafana-dashboards es proporcionar un pequeño inventario de métricas antes de pedir el dashboard. Incluso 10 o 15 métricas reales bastan para evitar que el agente invente nombres y para que la planificación de paneles sea mucho más desplegable.

Indica qué pregunta operativa debe responder el dashboard

Los mejores dashboards nacen de preguntas, no de listas de gráficos. Ejemplos:

• “Can on-call tell in 30 seconds whether the API is broken?”
• “Can we detect CPU saturation before latency rises?”
• “Can product and ops review revenue-impacting errors in one view?”

Esto aclara qué debe ir en la fila superior y qué debe quedar en secciones de diagnóstico más abajo.

Separa los paneles de visión general de los paneles de depuración

Un fallo habitual al usar grafana-dashboards es sobrecargar la primera pantalla. Pide al agente que divida la salida en:

• resumen ejecutivo o para on-call
• sección de tendencias
• drill-down o diagnósticos detallados

Así obtendrás un dashboard que realmente se pueda escanear bajo presión.

Dile qué método debe usar

No des por hecho que el agente elegirá el modelo de monitorización adecuado. Indícalo explícitamente:

• usar RED para servicios orientados a peticiones
• usar USE para cómputo o infraestructura
• combinar paneles SLO con RED para APIs orientadas al cliente

Esta única instrucción suele mejorar más la relevancia de los paneles que pedir simplemente “best practices”.

Pide la lógica detrás del diseño, no solo la salida

Si el primer borrador parece plausible pero genérico, pregunta:

• por qué cada panel superior se ha ganado esa posición
• qué panel se puede eliminar si el espacio en pantalla es limitado
• qué métricas son indicadores adelantados y cuáles son indicadores rezagados

Eso obliga a la skill grafana-dashboards a producir un diseño más defendible en lugar de una completitud decorativa.

Corrige el primer borrador con restricciones concretas

La iteración funciona mejor cuando tu feedback es específico:

• “We do not have histogram buckets.”
• “Use namespace and pod variables.”
• “This dashboard is for mobile backend only.”
• “Remove business KPIs; this is strictly incident response.”
• “Keep it to one screen for a NOC display.”

Las restricciones concretas suelen mejorar drásticamente la segunda pasada.

Vigila las señales habituales de una salida débil

Desconfía si el borrador:

• usa nombres de métricas genéricos que no existen en tu entorno
• coloca demasiadas tablas por encima de las series temporales
• mezcla servicio e infraestructura sin separarlos
• carece de un resumen claro en la fila superior
• ignora la audiencia y el rango temporal por defecto

Son señales de que la skill se invocó con demasiado poco contexto o con una petición excesivamente amplia.

Mejora grafana-dashboards con un uso consciente del repositorio

Como esta skill parece apoyarse sobre todo en SKILL.md, puedes mejorar los resultados prácticos combinándola con tus propios estándares locales:

• tus ejemplos de esquema JSON de Grafana
• tus convenciones de nombres
• tus snippets de PromQL
• tus reglas de carpetas y templating

En la práctica, grafana-dashboards funciona mejor como cerebro de diseño, mientras que tu propio entorno aporta los detalles de implementación.