grafana-dashboards

Présentation de la skill grafana-dashboards

Ce que fait grafana-dashboards

La skill grafana-dashboards aide un agent à concevoir et esquisser des dashboards Grafana de type production pour des usages d’observabilité. Elle sert à transformer un objectif de monitoring — par exemple « afficher l’état de santé d’une API » ou « suivre la saturation de l’infra » — en une structure de dashboard cohérente, avec des panels pertinents, des regroupements de métriques et des priorités de mise en page, au lieu de vous laisser avec un prompt flou et des idées de graphiques trop génériques.

À qui s’adresse grafana-dashboards

Cette skill convient particulièrement aux platform engineers, SRE, équipes DevOps, ingénieurs backend et responsables techniques qui construisent des dashboards Grafana sur des métriques de type Prometheus. Elle est особенно utile si vous savez déjà quel système vous devez observer, mais souhaitez un design de dashboard plus propre, fondé sur des patterns de monitoring éprouvés.

Le vrai besoin couvert

La plupart des utilisateurs n’ont pas besoin « d’un dashboard » au sens abstrait. Ils ont besoin d’un dashboard qui aide les opérateurs à répondre rapidement à des questions concrètes pendant un incident, une revue ou un contrôle de routine. La skill grafana-dashboards est la plus utile quand vous voulez qu’un agent organise les métriques autour de décisions opérationnelles : qu’est-ce qui est cassé, à quel point, où regarder ensuite, et si la situation se dégrade.

Ce qui distingue cette skill

Le principal différenciateur de grafana-dashboards, c’est qu’elle ancre la conception du dashboard dans des heuristiques d’observabilité plutôt que dans une simple génération d’interface. La source met l’accent sur :

• la hiérarchie de l’information
• la méthode RED pour les services
• la méthode USE pour l’infrastructure et les ressources

Cela la rend plus utile qu’un simple prompt « fais-moi un dashboard Grafana » si vous recherchez une mise en page exploitable et un bon choix de panels, et pas seulement une sortie JSON.

Ce qu’elle ne semble pas inclure

Cette skill reste légère. D’après le dépôt, elle fournit surtout des recommandations dans SKILL.md et n’inclut ni scripts utilitaires, ni fichiers de règles, ni assets de support. Autrement dit, grafana-dashboards doit plutôt être vue comme un cadre de prompting et de conception, pas comme une boîte à outils complète de provisioning de dashboards.

Comment utiliser la skill grafana-dashboards

Contexte d’installation de grafana-dashboards

Si votre runtime de skills permet d’ajouter des skills depuis un dépôt, installez-la depuis le repo wshobson/agents, puis invoquez la skill grafana-dashboards dans un workflow orienté observabilité. Un schéma courant est :

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

Si votre environnement charge l’ensemble du repo ou synchronise les skills autrement, l’essentiel est que l’agent puisse accéder à la skill ici :

plugins/observability-monitoring/skills/grafana-dashboards

Lisez d’abord ce fichier

Commencez par :

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

Il n’y a pas de signe fort indiquant l’existence de fichiers compagnons pour cette skill ; l’essentiel des consignes utiles semble donc s’y trouver. C’est pratique pour une adoption rapide, mais cela signifie aussi que vous devez apporter vos propres conventions de schéma de dashboard, vos détails de datasource, ainsi que votre workflow d’export/import.

Les informations que la skill attend de vous

La skill grafana-dashboards donne ses meilleurs résultats lorsque vous fournissez un contexte opérationnel, pas seulement un titre de dashboard. Donnez à l’agent :

• le système supervisé
• le public visé par le dashboard
• la datasource et le style de nommage des métriques
• les principaux modes de défaillance
• l’horizon temporel et le besoin de rafraîchissement
• si vous voulez une vue service, infrastructure, SLO ou KPI métier

Sans cela, l’agent pourra tout de même proposer une structure, mais les définitions de panels seront beaucoup plus génériques.

Les demandes de dashboard les plus adaptées

Utilisez grafana-dashboards pour des demandes comme :

• des dashboards de santé d’API ou de microservices
• des dashboards RED alimentés par Prometheus
• des dashboards d’infrastructure basés sur USE
• des dashboards d’observabilité centrés sur les SLO et la latence
• des dashboards de vue d’ensemble production avec sections de drill-down

La skill est moins adaptée au graphing ponctuel ad hoc, aux usages Grafana très dépendants de plugins personnalisés, ou aux environnements où le langage de requête exact de la datasource compte davantage que la structure du dashboard.

Transformer une demande vague en prompt solide

Prompt faible :

• « Create a Grafana dashboard for my app. »

Meilleur 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.”

Pourquoi cela fonctionne :

• le système est explicitement nommé
• une méthode de conception est choisie
• le public et la fenêtre temporelle sont définis
• la demande porte à la fois sur la structure et les requêtes
• les contraintes sont suffisantes pour éviter une sortie trop générique

Modèle de prompt pour utiliser grafana-dashboards

Vous pouvez adapter ce modèle :

• « 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]”

Workflow recommandé en pratique

Un bon flux d’utilisation de grafana-dashboards ressemble à ceci :

1. Définir l’objectif du dashboard en une phrase.
2. Choisir l’angle : RED, USE, SLO ou KPI.
3. Lister les métriques exactes disponibles dans votre datasource.
4. Demander d’abord à l’agent la hiérarchie des panels.
5. Demander ensuite des exemples de requêtes.
6. Vérifier les écarts par rapport à vos vrais labels et noms de métriques.
7. Demander seulement ensuite le JSON Grafana ou une sortie de provisioning.

Cet ordre évite un échec fréquent : l’agent invente un JSON de dashboard élégant mais inutilisable avant même que le modèle de métriques ait été validé.

Les patterns de conception mis en avant par la skill

Le contenu source met en avant plusieurs patterns pratiques qu’il vaut mieux conserver :

• placer les métriques critiques en premier, sous forme de grands chiffres ou de stat panels
• utiliser des séries temporelles pour rendre les tendances visibles
• repousser les diagnostics détaillés vers le bas du dashboard
• utiliser RED pour le comportement des services
• utiliser USE pour les hôtes, nœuds, disques, files d’attente et ressources similaires

Pour les équipes d’observabilité, c’est la valeur principale de la skill grafana-dashboards : elle améliore le cheminement de décision, pas seulement le nombre de graphiques.

À quoi ressemblera probablement la sortie

D’après le dépôt, attendez-vous à ce que la skill aide à produire :

• des plans de sections de dashboard
• des recommandations d’ordre des panels
• des suggestions de catégories de métriques
• des exemples de dashboards au format proche du JSON
• des choix de panels guidés par des méthodes de monitoring

N’attendez pas une exactitude clé en main pour vos labels, recording rules, structure de dossiers, permissions ou votre configuration de provisioning Grafana, sauf si vous fournissez explicitement ces détails.

Conseils pratiques qui changent vraiment la qualité du résultat

Pour mieux exploiter grafana-dashboards, indiquez toujours :

• les vrais noms de métriques si vous les avez
• si les percentiles sont disponibles
• les contraintes de cardinalité
• les filtres d’environnement comme cluster, namespace ou service
• si le dashboard sert à une vue d’ensemble ou à du debug approfondi

Ces éléments changent concrètement la qualité des propositions de panels en tête de dashboard, des variables suggérées et du périmètre des requêtes.

FAQ sur la skill grafana-dashboards

grafana-dashboards est-elle adaptée aux débutants ?

Oui, si vous maîtrisez déjà les bases de Grafana et des métriques. La skill grafana-dashboards donne une bonne structure sur ce qu’il faut montrer en premier et sur la manière de regrouper les panels. En revanche, elle est moins efficace comme tutoriel complet pour débuter sur Prometheus, le provisioning Grafana ou les fondamentaux des langages de requête.

grafana-dashboards crée-t-elle un vrai JSON Grafana ?

Elle peut guider ou produire une ébauche de sortie au format JSON, mais il faut considérer le résultat comme un point de départ. Vous devrez toujours valider dans votre environnement les types de panels, les UID de datasource, la syntaxe des requêtes, les variables et la compatibilité avec votre version de Grafana.

Est-ce mieux qu’un prompt classique ?

En général oui, pour les usages d’observabilité. La valeur de grafana-dashboards, c’est de cadrer l’agent autour de patterns de conception éprouvés comme RED, USE et la hiérarchie de l’information. Un prompt générique produit souvent des dashboards chargés visuellement, mais peu efficaces pour une lecture opérationnelle rapide.

Quand ne faut-il pas utiliser grafana-dashboards ?

Évitez cette skill si votre problème consiste surtout à :

• corriger du PromQL cassé
• gérer des pipelines de provisioning Grafana
• construire des panels ou plugins personnalisés
• rétroconcevoir un dashboard exporté
• traiter des particularités très spécifiques à une datasource sans problème standard de mise en page d’observabilité

Dans ces cas-là, une skill plus spécialisée ou un prompt directement centré sur le dépôt concerné sera généralement plus adapté.

grafana-dashboards fonctionne-t-elle uniquement avec Prometheus ?

Non, mais elle s’aligne plus naturellement sur des concepts d’observabilité de type Prometheus. Si vous utilisez une autre datasource, précisez clairement le langage de requête, les types de panels pris en charge et les noms de champs pour éviter que l’agent ne parte sur des conventions PromQL par défaut.

grafana-dashboards est-elle réservée aux équipes Observability ?

Non. Elle convient aussi aux équipes produit et engineering qui ont besoin de dashboards de KPI métier ou de santé de service, dès lors que l’objectif est une visibilité opérationnelle structurée. La skill est simplement la plus forte quand le dashboard doit suivre une logique de monitoring claire, et pas seulement une esthétique de reporting exécutif.

Comment améliorer la skill grafana-dashboards

Donnez d’abord à l’agent votre inventaire de métriques

Le moyen le plus rapide d’améliorer les résultats de grafana-dashboards est de fournir un court inventaire de métriques avant de demander un dashboard. Même 10 à 15 métriques réelles suffisent à empêcher l’agent d’inventer des noms et rendent la planification des panels beaucoup plus exploitable en production.

Formulez clairement la question opérateur à laquelle le dashboard doit répondre

Les meilleurs dashboards partent de questions, pas de listes de graphiques. Exemples :

• « 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?”

Cela affine ce qui doit apparaître sur la première ligne par rapport aux sections de diagnostic plus basses.

Séparez les panels de vue d’ensemble des panels de debug

Un mode d’échec fréquent avec grafana-dashboards est de surcharger le premier écran. Demandez à l’agent de découper la sortie en :

• résumé exécutif ou on-call
• section tendances
• drill-down ou diagnostics détaillés

Vous obtenez ainsi un dashboard réellement lisible sous pression.

Dites-lui explicitement quelle méthode utiliser

Ne partez pas du principe que l’agent choisira le bon modèle de monitoring. Indiquez clairement :

• utiliser RED pour les services pilotés par les requêtes
• utiliser USE pour le compute ou l’infrastructure
• combiner des panels SLO avec RED pour des API exposées aux clients

Cette seule instruction améliore souvent davantage la pertinence des panels qu’une demande vague de « best practices ».

Demandez la logique, pas seulement la sortie

Si le premier jet semble plausible mais générique, demandez :

• pourquoi chaque panel du haut mérite sa position
• quel panel supprimer si l’espace écran est limité
• quelles métriques sont des indicateurs avancés versus des indicateurs retardés

Cela pousse la skill grafana-dashboards à produire une conception plus défendable, au lieu d’une complétude simplement décorative.

Corrigez le premier jet avec des contraintes concrètes

L’itération fonctionne beaucoup mieux quand votre retour est précis :

• « 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.”

Des contraintes concrètes améliorent généralement de façon spectaculaire la deuxième passe.

Repérez les signes classiques d’une sortie faible

Soyez prudent si le brouillon :

• utilise des noms de métriques génériques que vous n’avez pas
• place trop de tableaux au-dessus des séries temporelles
• mélange sans séparation les sujets service et infrastructure
• n’a pas de résumé clair sur la première ligne
• ignore le public cible et la plage temporelle par défaut

Ce sont souvent des signes que la skill a été invoquée avec trop peu de contexte ou avec une demande trop large.

Améliorer grafana-dashboards avec un usage conscient du dépôt

Comme cette skill semble s’appuyer surtout sur SKILL.md, vous pouvez améliorer les résultats concrets en l’associant à vos propres standards locaux :

• vos exemples de schéma JSON Grafana
• vos conventions de nommage
• vos snippets PromQL
• vos règles de dossiers et de templating

En pratique, grafana-dashboards est surtout forte comme cerveau de conception, tandis que votre propre environnement apporte les détails d’implémentation.