Dashboard

visualization-expert는 차트 선택, 시각화 모범 사례, 그리고 matplotlib 또는 plotly 예시 코드를 다루는 가벼운 스킬입니다. 하나의 SKILL.md 파일로 더 적절한 차트를 고르고, 대시보드를 리뷰하며, 명확하고 접근성 높은 데이터 시각화 가이드를 적용할 때 유용합니다.

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.

grafana-dashboards는 에이전트가 프로덕션 환경의 Observability용 Grafana 대시보드를 설계할 수 있도록 돕는 스킬입니다. RED·USE 기반 레이아웃을 기획하고, 패널 계층을 정하며, Prometheus 스타일 메트릭에 맞는 대시보드 구조 초안을 잡을 때 유용합니다.

data-storytelling 스킬을 활용하면 분석 결과를 보고서, 임원 업데이트, 이해관계자 커뮤니케이션에 바로 쓸 수 있는 의사결정용 내러티브로 구조화하고, 메시지와 실행 포인트를 더 명확하게 정리할 수 있습니다.

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.

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.

north-star-metric를 사용해 고객 중심의 North Star Metric과 3~5개의 입력 지표를 정의하고, 비즈니스 게임을 분류한 뒤, 핵심 기준에 맞는지 검증하세요. Product Management 팀이 무엇을 측정할지 정하고, 실무에 쓸 수 있는 지표 프레임워크를 만드는 데 유용한 north-star-metric 가이드입니다.

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.

saas-revenue-growth-metrics는 SaaS의 MRR, ARR, 이탈률(churn), 확장 매출(expansion), NRR을 계산하고 해석하는 데 도움을 줍니다. 누수 있는 성장 신호를 찾고, 매출의 질을 비교하고, 명확한 입력값과 판단 기준으로 비즈니스 모멘텀을 설명해야 할 때 Finance에 맞는 안내서로 saas-revenue-growth-metrics 스킬을 사용하세요.

frontend-ui-dark-ts는 TypeScript, Tailwind CSS, Framer Motion, 재사용 가능한 디자인 토큰을 활용해 다크 테마 React UI를 구축하는 데 도움이 됩니다. 대시보드, 관리자 패널, 분석 화면처럼 데이터가 많은 인터페이스에 적합하며, 세련된 다크 톤과 일관된 컴포넌트 패턴이 필요한 경우에 잘 맞습니다.

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.

data-analytics 스킬은 ETL, ELT, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 스트리밍 파이프라인, 로그 분석, BI 대시보드를 포함한 데이터 분석 워크플로용 PlantUML 다이어그램을 생성합니다. 일반적인 소프트웨어나 클라우드 아키텍처 다이어그램이 아니라, 소스에서 대상까지의 흐름이 명확한 표현, AWS 분석/데이터베이스 스텐실, 실무형 data-analytics 가이드 출력에 맞춰 최적화되어 있습니다.

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.

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.

datadog-cli는 에이전트가 로그, trace, 메트릭, 서비스, 대시보드 전반의 Datadog CLI 워크플로를 실행할 수 있도록 돕습니다. `DD_API_KEY`와 `DD_APP_KEY` 설정 방법을 익히고, `npx @leoflores/datadog-cli` 명령과 `--site` 옵션을 활용하며, 장애 대응 시 대시보드 업데이트의 파괴적 변경 위험까지 고려해 안전하게 운영할 수 있습니다.