Reporting

dashboard-builder는 메트릭을 Grafana, SigNoz 또는 유사 도구에서 바로 쓸 수 있는 실무형 운영 대시보드로 바꾸는 데 도움을 줍니다. 상태, 병목, 처리량, 실행 중심 패널을 위한 명확한 dashboard-builder 가이드가 필요할 때 사용하세요. 겉보기만 좋은 대시보드가 아니라 실제 운영에 도움이 되는 대시보드를 만들고 싶을 때 적합합니다.

retro는 엔지니어링 팀을 위한 프로젝트 회고 skill입니다. 커밋 히스토리, 작업 패턴, 이전 학습 내용을 분석해 맥락이 이어지는 구조화된 주간 회고를 만들어 줍니다. 스프린트 리뷰, 이번에 무엇을 배포했는지 확인할 때, Project Management 체크인에 활용하세요.

timeline-report는 claude-mem의 타임라인 데이터를 읽기 쉬운 "Journey Into [Project]" 보고서로 바꿔줍니다. 개발 이력, 주요 단계, 방향 전환, 프로젝트의 전체 흐름을 분석할 때 유용합니다. claude-mem 관찰 데이터가 이미 쌓여 있고, worker가 localhost:37777에서 실행 중일 때 가장 잘 맞습니다.

startup-metrics-framework는 창업자, 애널리스트, 운영 담당자가 SaaS, 마켓플레이스, 컨슈머, B2B 스타트업의 CAC, LTV, burn multiple, runway, 성장 지표 같은 핵심 KPI를 계산할 수 있도록 돕는 스킬입니다.

kpi-dashboard-design 스킬은 팀이 의사결정 중심 KPI 대시보드를 설계할 수 있도록 돕습니다. 지표 선정, 대시보드 계층 구조, 차트 패턴, 거버넌스 가이드를 바탕으로 경영진용, 전술용, 운영용 화면을 체계적으로 기획하는 데 유용합니다.

gws-admin-reports는 Google Workspace Admin SDK Reports API 작업을 돕는 스킬로, 감사 로그 조회, 사용량 보고서, watch 채널 관리까지 지원합니다. gws admin-reports의 resource 및 method 명령을 활용한 구조화된 Reporting 워크플로에 적합하며, 광범위한 API 탐색용으로는 맞지 않습니다.

metrics-dashboard는 적절한 KPI, 시각화, 알림 임계값을 갖춘 제품 지표 대시보드를 정의하고 설계하도록 도와줍니다. 무엇을 측정할지, 지표를 어떻게 묶을지, 그리고 제품·그로스·분석 워크플로에서 어떤 신호가 조치를 유발해야 하는지 계획할 때 사용할 수 있습니다.

사용자 유지율, 참여도 감소, 코호트별 기능 채택을 분석하는 cohort-analysis를 수행합니다. 이 cohort-analysis 스킬은 검증, 계산, 시각화, 그리고 구조화된 사용자 행동 데이터에서 명확한 인사이트 도출이 필요한 Data Analysis 워크플로를 위해 설계되었습니다.

huggingface-trackio는 Trackio로 ML 학습 실행을 추적하는 데 도움이 됩니다. 이 스킬을 사용하면 Python에서 메트릭을 기록하고, 학습 알림을 추가하고, trackio CLI로 실행을 조회하거나 분석할 수 있습니다. 실시간 대시보드, Hugging Face Space 동기화, 자동화를 위한 JSON 출력도 지원하므로, huggingface-trackio는 실험 추적과 데이터 분석에 유용합니다.

Workspace Data Analyst는 워크스페이스에서 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 가벼운 스킬입니다. CSV 파일을 분석하고, 헤더를 확인하며, 합계·평균·이상치를 요약한 뒤, 다음 단계에 바로 쓸 수 있는 간결한 인사이트를 제공합니다. Workspace Data Analyst 스킬은 더 깊은 모델링 전에 파일을 빠르게 점검하는 용도에 적합합니다.

interpreting-culture-index는 Culture Index 설문, 프로필 내보내기 파일, 그리고 관련 채용·코칭 메모를 해석하는 데 도움을 줍니다. 역할 적합도, 팀 역학, 번아웃 위험, 지원자 피드백, 온보딩 계획, 갈등 중재에 이 interpreting-culture-index 스킬을 활용하세요. 화살표 상대 해석, 안티패턴 점검, 그리고 데이터 분석과 의사결정 지원에 유용한 실용적 결과물에 중점을 둡니다.

app-analytics는 실용적인 측정 계획을 바탕으로 모바일 앱 추적을 설정하고, 해석하고, 개선하도록 돕습니다. 적절한 도구를 고르고, 이벤트를 검증하고, 어트리뷰션을 성과와 연결하며, 제품, 성장, 구독, 유료 획득 의사결정을 위한 데이터 분석을 지원하는 데 활용하세요.

vega는 구조화된 데이터를 대화형 데이터 기반 시각화로 바꾸는 차트 작성용 스킬입니다. 대부분의 경우에는 Vega-Lite를, 고급 레이아웃이 필요할 때는 Vega를 사용합니다. 실제 데이터 필드를 가지고 있고 유효한 JSON 스펙이 필요할 때 바 차트, 라인 차트, 산점도, 히트맵, 영역 차트, 누적 차트, 다중 시리즈 차트에 적합합니다.

crypto-market-rank는 Binance Web3용 스킬로, 상승 중인 토큰, 인기 검색어, Alpha 자산, 토큰화 주식, 소셜 화제성, 스마트 머니 유입, 밈 토큰, 트레이더 PnL을 순위화합니다. 빠르고 구조화된 시장 신호 스냅샷이 필요할 때, 그리고 데이터 분석용 crypto-market-rank가 필요할 때 유용합니다.

performance-reporter는 내장 템플릿, KPI 정의, 대상별 보고 형식을 활용해 팀이 SEO 및 GEO 지표를 경영진용 보고서, KPI 대시보드, 월간 요약으로 정리할 수 있도록 돕습니다.

scientific-visualization은 출판용 그림 제작을 위한 메타 스킬입니다. 학술지 투고용 플롯, 멀티 패널 레이아웃, 유의성 주석, 오차막대, 색각 이상 친화 팔레트, 그리고 Nature/Science/Cell 스타일 서식이 필요한 작업에 사용하세요. matplotlib, seaborn, plotly를 함께 조율해 과학적 데이터 시각화 작업을 지원합니다.

exploratory-data-analysis 스킬은 과학 파일을 형식 인식형 EDA 보고서로 바꿉니다. 파일 유형을 감지하고, 구조와 품질을 요약하며, 핵심 메타데이터를 추출하고, 다음 분석 단계를 제안합니다. 화학, 생정보학, 현미경, 분광학, 프로테오믹스, 메타볼로믹스 등 다양한 과학 파일 형식의 Data Analysis에 필요한 exploratory-data-analysis 용도로 활용하세요.

building-soc-metrics-and-kpi-tracking 스킬은 SOC 활동 데이터를 MTTD, MTTR, 알림 품질, 분석가 생산성, 탐지 범위 같은 KPI로 바꿉니다. Splunk 기반 워크플로로 뒷받침되는 반복 가능한 리포팅, 추세 추적, 경영진 친화적 지표가 필요한 SOC 리더십, 보안 운영, 옵저버빌리티 팀에 적합합니다.

building-incident-response-dashboard는 Splunk, Elastic, Grafana에서 실시간 사고 대응 대시보드를 구축하도록 돕습니다. 활성 사고 추적, 차단 상태, 영향받은 자산, IOC 확산, 대응 타임라인을 한눈에 볼 수 있게 구성할 수 있습니다. SOC 분석가, 인시던트 커맨더, 경영진을 위한 집중형 대시보드가 필요할 때 이 building-incident-response-dashboard 스킬을 사용하세요.

crash-analytics 스킬은 Crashlytics, App Store Connect, Xcode Organizer를 활용해 앱 크래시를 분류하고 우선순위를 정하며 줄이는 데 도움을 줍니다. 어떤 크래시를 먼저 고쳐야 하는지 파악하고, 크래시 없는 세션을 해석하며, 크래시율이 유지율·평점·App Store 성과에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다. Data Analysis와 릴리스 분류를 위한 crash-analytics에 특히 적합합니다.

asc-metrics 스킬은 Appeeky에 동기화된 공식 App Store Connect 성과 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다. 다운로드, 매출, IAP, 구독, 체험판, 국가별 추세까지 다룰 수 있어요. 추정치가 아니라 실제 계정 지표가 필요할 때, 1차 데이터 기반 리포팅, 기간 비교, 앱 매출 분석에 적합합니다.