Metrics

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.

benchmark 스킬을 사용하면 성능 기준선을 측정하고, PR 전후의 성능 회귀를 사전에 감지하며, 페이지·API·빌드 전반에서 스택 대안을 비교해 Performance Optimization에 활용할 수 있습니다.

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.

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.

startup-financial-modeling은 코호트 매출, 비용 구조, burn, runway, fundraising 시나리오를 포함한 3~5년 스타트업 재무 모델 구축을 돕는 스킬입니다. 설치 여부를 판단할 수 있는 맥락, 필요한 입력값, 그리고 SKILL.md 기반의 실용적인 활용 가이드가 필요한 창업자와 재무 리드에게 특히 적합합니다.

risk-metrics-calculation은 VaR, CVaR, Sharpe, Sortino, beta, volatility, drawdown 같은 포트폴리오 리스크 지표를 계산하는 데 도움을 줍니다. 수익률 시계열 데이터를 구조화된 리스크 리포팅으로 정리하고, Python 구현 패턴과 실무적인 해석 방법까지 금융 워크플로에 맞게 활용할 수 있습니다.

python-observability는 Python 서비스에 구조화 로깅, 메트릭, 트레이스, correlation ID, bounded-cardinality 패턴을 적용해 프로덕션 디버깅을 더 수월하게 하고, 관측성 도입을 보다 안전하게 진행할 수 있도록 돕습니다.

evaluation-methodology 스킬은 Model Evaluation을 위한 PluginEval 점수 체계를 설명합니다. 평가 레이어, 루브릭, 종합 점수 산정, 배지 기준점은 물론, 결과를 해석하고 취약한 평가 차원을 개선하는 실무적인 방법까지 다룹니다.

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.

prometheus-configuration은 Kubernetes, Docker Compose, 서버 환경에서 Prometheus를 설치하고 스크레이핑, 보존 기간 설정, 알림, recording rule 구성을 활용할 수 있도록 돕는 가이드입니다.

slo-implementation 스킬을 사용하면 Reliability 작업에 필요한 SLI, SLO, 에러 버짓, burn-rate 알림을 정의할 수 있습니다. 팀이 서비스 목표를 측정 가능한 기준으로 구체화할 수 있도록 PromQL 스타일 예시와 SKILL.md의 실무 중심 가이드를 제공합니다.

llm-evaluation 스킬을 사용하면 메트릭, 사람 검토, 벤치마킹, 회귀 점검을 바탕으로 LLM 앱, 프롬프트, RAG 시스템, 모델 변경에 대한 반복 가능한 평가 계획을 설계할 수 있습니다.

service-mesh-observability는 Istio, Linkerd 등 서비스 메시 환경의 관측 가능성을 설계할 때 실무적으로 활용할 수 있는 스킬입니다. 지연 시간, 오류, 서비스 의존성을 기준으로 메시 메트릭, 트레이스, 대시보드, 알림, SLO를 정의하는 데 유용합니다.

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.

appinsights-instrumentation은 Azure에서 호스팅되는 웹 앱에 Application Insights 계측을 적용할 수 있도록 돕는 스킬입니다. Azure App Service 자동 계측은 물론, ASP.NET Core와 Node.js의 수동 설정까지 안내하며 connection string 구성과 IaC 업데이트도 포함합니다.

product-analytics는 Product Management 워크플로에서 에이전트가 KPI를 정의하고, AARRR, North Star, HEART 프레임워크를 선택하며, 대시보드를 설계하고, 리텐션·코호트·퍼널·기능 채택을 분석할 수 있도록 돕습니다.

experiment-designer는 Product Management 팀이 검증 가능한 가설, 지표, 표본 크기 계획, ICE 우선순위화, 중단 규칙, 결과 해석을 바탕으로 A/B 실험과 기능 실험을 설계하도록 돕습니다.

vpe-advisor는 스타트업의 delivery throughput, hiring funnel 상태, team structure, production discipline을 다루는 VP of Engineering 운영 조언 skill입니다. 포함된 참고 자료와 Python 도구를 활용해 DORA metrics, hiring gaps, manager triggers, on-call practices, strategic planning tradeoffs를 분석할 수 있습니다.

cto-advisor는 아키텍처 의사결정, 기술 부채, 엔지니어링 지표, 기술 평가, 팀 확장, 전략 계획을 지원하는 CTO 리더십 skill입니다. ADR, DORA, 평가 프레임워크와 함께 부채 분석 및 팀 확장을 위한 Python tools를 포함합니다.

coo-advisor는 내부 운영 리더십을 위한 Claude skill입니다. 성장 중인 팀이 운영 리듬을 설계하고, 프로세스를 개선하며, OKR을 조직에 전파하고, 병목을 진단할 수 있도록 돕습니다. 또한 포함된 Python 도구로 OKR tracking과 operational efficiency analysis를 수행할 수 있습니다.

post-mortem은 실행된 의사결정을 사전에 합의한 성공 지표, kill criteria, 실행 계획, 보존된 반대 의견과 대조해 검토하는 Strategic Planning skill입니다. 90일 체크포인트, kill trigger, 결정 번복, 분기 리뷰 시점에 `/cs:post-mortem <decision-path>`로 사용합니다.

cpo-review는 CPO 관점의 제품 리뷰 스킬입니다. JTBD, North Star 정렬, PMF 신호, RICE, 기회비용, ship/defer/kill 결정을 기준으로 로드맵, 기능 베팅, 제품 계획을 압박 테스트하는 데 사용합니다.

pro는 Workflow Automation을 위한 PUA 확장 스킬로, 상위 pua 시스템을 통해 영속 상태 유지, compaction 복구, KPI 보고, 주간 요약, 리더보드형 명령을 추가합니다.

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.