grafana-dashboards

Visão geral da skill grafana-dashboards

O que a grafana-dashboards faz

A skill grafana-dashboards ajuda um agente a projetar e rascunhar dashboards do Grafana com padrão de produção para trabalho de observabilidade. Ela foi pensada para transformar um objetivo de monitoramento — como “mostrar a saúde da API” ou “acompanhar saturação da infraestrutura” — em uma estrutura de dashboard coerente, com painéis, agrupamentos de métricas e prioridades de layout, em vez de deixar você com um prompt vago e ideias genéricas de gráficos.

Quem deve usar a grafana-dashboards

Esta skill é mais indicada para engenheiros de plataforma, SREs, times de DevOps, engenheiros backend e lideranças técnicas que criam dashboards no Grafana com métricas no estilo Prometheus. Ela é especialmente útil quando você já sabe qual sistema precisa observar, mas quer um design de dashboard mais limpo, baseado em padrões consolidados de monitoramento.

O trabalho real que ela resolve

A maioria dos usuários não precisa de “um dashboard” em abstrato. Precisa de um dashboard que ajude operadores a responder perguntas rapidamente durante incidentes, revisões e checagens rotineiras de saúde. A grafana-dashboards entrega mais valor quando você quer que um agente organize as métricas em torno de decisões operacionais: o que está quebrado, quão grave é, onde investigar em seguida e se a situação está piorando.

O que diferencia esta skill

O maior diferencial da grafana-dashboards é ancorar o desenho do dashboard em heurísticas de observabilidade, e não em pura geração de interface. O material de origem enfatiza:

• hierarquia da informação
• método RED para serviços
• método USE para infraestrutura e recursos

Isso a torna mais útil do que um prompt genérico do tipo “faça um dashboard no Grafana” quando o que importa é um layout acionável e uma boa escolha de painéis, e não apenas produzir JSON.

O que ela aparentemente não inclui

Esta skill é enxuta. Pelos indícios no repositório, ela fornece principalmente orientação em SKILL.md e não inclui scripts auxiliares, arquivos de regra nem assets de suporte. Na prática, isso significa que a grafana-dashboards funciona melhor como estrutura de prompting e design, não como um toolkit completo de provisionamento de dashboards.

Como usar a skill grafana-dashboards

Contexto de instalação da grafana-dashboards

Se o runtime de skills do seu ambiente suporta adicionar skills a partir do repositório, instale a partir do repo wshobson/agents e depois invoque a skill grafana-dashboards dentro de um fluxo voltado a observabilidade. Um padrão comum é:

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

Se o seu ambiente carrega o repositório inteiro ou sincroniza skills de outra forma, o ponto importante é que o agente consiga acessar a skill em:

plugins/observability-monitoring/skills/grafana-dashboards

Leia este arquivo primeiro

Comece por:

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

Não há sinais fortes de arquivos complementares para esta skill, então quase toda a orientação útil parece estar ali. Isso é bom para adoção rápida, mas também significa que você precisa levar suas próprias convenções de schema de dashboard, detalhes da datasource e fluxo de exportação/importação.

Quais entradas a skill precisa de você

A grafana-dashboards funciona melhor quando você fornece contexto operacional, não apenas um título de dashboard. Dê ao agente:

• o sistema que está sendo monitorado
• o público do dashboard
• a datasource e o estilo de nomenclatura das métricas
• os modos de falha mais importantes
• o horizonte de tempo e a necessidade de atualização
• se você quer visões de serviço, infraestrutura, SLO ou KPI de negócio

Sem isso, o agente ainda consegue sugerir uma estrutura, mas as definições de painel tendem a ficar bem mais genéricas.

Solicitações de dashboard mais adequadas para a grafana-dashboards

Use a grafana-dashboards para pedidos como:

• dashboards de saúde de API ou microserviços
• dashboards RED com Prometheus por trás
• dashboards de infraestrutura usando USE
• painéis de observabilidade focados em SLO e latência
• dashboards de visão geral de produção com seções para drill-down

Ela é menos indicada para gráficos ad hoc pontuais, trabalhos no Grafana muito dependentes de plugins customizados ou ambientes em que a linguagem exata de consulta da datasource importa mais do que a estrutura do dashboard.

Como transformar um pedido vago em um prompt forte

Prompt fraco:

• “Crie um dashboard do Grafana para meu app.”

Prompt melhor:

• “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 que isso funciona:

• nomeia o sistema
• escolhe um método de design
• define público e janela de tempo
• pede estrutura e consultas
• dá restrições suficientes para o agente não cair em saída genérica

Template de prompt para uso da grafana-dashboards

Você pode adaptar este modelo:

• “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]”

Fluxo prático recomendado

Um bom fluxo de uso da grafana-dashboards é:

1. Defina o propósito do dashboard em uma frase.
2. Escolha a lente: RED, USE, SLO ou foco em KPI.
3. Liste as métricas exatas disponíveis na sua datasource.
4. Peça primeiro a hierarquia de painéis ao agente.
5. Peça depois exemplos de queries.
6. Revise as lacunas em relação aos seus labels e nomes de métricas reais.
7. Só então peça Grafana JSON ou saída de provisionamento.

Essa ordem evita um modo de falha comum: o agente inventar um JSON de dashboard bonito, porém inutilizável, antes de o modelo de métricas ter sido validado.

Padrões de design destacados pela skill

O material de origem destaca alguns padrões práticos que vale preservar:

• colocar as métricas críticas primeiro, em painéis de número grande ou stat
• usar séries temporais para dar visibilidade de tendência
• empurrar diagnósticos detalhados para a parte inferior do dashboard
• usar RED para comportamento de serviço
• usar USE para hosts, nodes, discos, filas e recursos semelhantes

Para times de observabilidade, este é o principal valor da skill grafana-dashboards: ela melhora o fluxo de decisão, não apenas a quantidade de gráficos.

Como a saída provavelmente será

Com base no repositório, espere que a skill ajude a produzir:

• planos de seções do dashboard
• recomendações de ordenação dos painéis
• sugestões de categorias de métricas
• exemplos de dashboard em formato parecido com JSON
• escolhas de painéis guiadas por métodos de monitoramento

Não espere acerto turnkey para seus labels exatos, recording rules, estrutura de pastas, permissões ou setup de provisionamento do Grafana, a menos que você forneça esses detalhes de forma explícita.

Dicas práticas que mudam a qualidade da saída

Para usar melhor a grafana-dashboards, inclua sempre:

• nomes reais de métricas, se você tiver
• se percentis estão disponíveis
• restrições de cardinalidade
• filtros de ambiente como cluster, namespace ou service
• se o dashboard é para visão geral ou debugging profundo

Esses detalhes mudam de forma material se o agente vai propor painéis superiores úteis, variáveis realistas e escopos de query sensatos.

FAQ da skill grafana-dashboards

A grafana-dashboards é boa para iniciantes?

Sim, desde que você já conheça o básico de Grafana e métricas. A grafana-dashboards dá uma boa estrutura sobre o que mostrar primeiro e como agrupar os painéis. Ela é menos eficaz como tutorial completo para iniciantes em Prometheus, provisionamento do Grafana ou fundamentos de linguagem de consulta.

A grafana-dashboards cria Grafana JSON de verdade?

Ela pode orientar ou rascunhar uma saída no formato de JSON, mas o resultado deve ser tratado como ponto de partida. Você ainda vai precisar validar tipos de painel, UIDs de datasource, sintaxe de query, variáveis e compatibilidade com a versão do Grafana no seu ambiente.

Isso é melhor do que um prompt comum?

Na maioria dos casos, sim, para trabalho de observabilidade. O valor da grafana-dashboards está em direcionar o agente para padrões comprovados de design de dashboard, como RED, USE e hierarquia da informação. Um prompt genérico costuma produzir dashboards que parecem cheios e sofisticados, mas não ajudam numa leitura operacional rápida.

Quando eu não devo usar a grafana-dashboards?

Evite usar quando o seu problema for principalmente:

• corrigir PromQL quebrado
• gerenciar pipelines de provisionamento do Grafana
• construir painéis ou plugins customizados
• fazer engenharia reversa de um dashboard exportado
• lidar com quirks específicos de datasource sem um problema padrão de layout de observabilidade

Nesses casos, uma skill mais especializada ou um prompt direto, específico para o repositório, normalmente é melhor.

A grafana-dashboards funciona só com Prometheus?

Não, mas ela se alinha de forma mais natural a conceitos de observabilidade no estilo Prometheus. Se você usa outra datasource, deixe explícitos a linguagem de consulta, os tipos de painel suportados e os nomes dos campos, para o agente não assumir convenções de PromQL.

A grafana-dashboards é só para times de Observability?

Não. Ela também serve para times de produto e engenharia que precisam de dashboards de KPI de negócio ou saúde de serviço, desde que o objetivo seja visibilidade operacional estruturada. A skill é simplesmente mais forte quando o dashboard precisa de lógica clara de monitoramento, e não apenas estética de reporte executivo.

Como melhorar a skill grafana-dashboards

Dê primeiro ao agente o inventário das suas métricas

A forma mais rápida de melhorar os resultados da grafana-dashboards é fornecer um pequeno inventário de métricas antes de pedir um dashboard. Mesmo 10 a 15 métricas reais já bastam para evitar que o agente invente nomes e para tornar o planejamento dos painéis muito mais utilizável em deploy.

Diga qual pergunta operacional o dashboard precisa responder

Dashboards melhores nascem de perguntas, não de listas de gráficos. Exemplos:

• “O on-call consegue saber em 30 segundos se a API está quebrada?”
• “Conseguimos detectar saturação de CPU antes de a latência subir?”
• “Produto e operações conseguem revisar em uma única visão os erros que afetam receita?”

Isso deixa mais claro o que deve ir na primeira linha versus o que fica nas seções diagnósticas inferiores.

Separe painéis de visão geral dos painéis de debugging

Um modo de falha comum no uso da grafana-dashboards é sobrecarregar a primeira tela. Peça ao agente para dividir a saída em:

• resumo executivo ou de on-call
• seção de tendências
• drill-down ou diagnósticos detalhados

Isso cria um dashboard que as pessoas realmente conseguem escanear sob pressão.

Diga qual método usar

Não presuma que o agente vai escolher o modelo de monitoramento certo. Diga explicitamente:

• use RED para serviços orientados a requisições
• use USE para computação ou infraestrutura
• combine painéis de SLO com RED para APIs voltadas ao cliente

Essa única instrução costuma melhorar mais a relevância dos painéis do que pedir “boas práticas”.

Peça a justificativa, não só a saída

Se o primeiro rascunho parecer plausível, mas genérico, pergunte:

• por que cada painel do topo ganhou aquela posição
• qual painel pode ser removido se o espaço de tela for limitado
• quais métricas são leading indicators e quais são lagging indicators

Isso força a grafana-dashboards a produzir um design mais defensável, em vez de uma completude apenas decorativa.

Corrija o primeiro rascunho com restrições concretas

A iteração funciona melhor quando o seu feedback é específico:

• “Não temos histogram buckets.”
• “Use namespace and pod variables.”
• “Este dashboard é só para o backend mobile.”
• “Remova KPIs de negócio; isto é estritamente para resposta a incidentes.”
• “Mantenha em uma tela só para um display de NOC.”

Restrições concretas normalmente melhoram muito a segunda rodada.

Fique atento aos sinais comuns de saída fraca

Tenha cautela se o rascunho:

• usa nomes genéricos de métricas que você não tem
• coloca tabelas demais acima de séries temporais
• mistura preocupações de serviço e infraestrutura sem separação
• não traz um resumo claro na primeira linha
• ignora o público e o intervalo de tempo padrão

Esses são sinais de que a skill foi invocada com contexto insuficiente ou com um pedido amplo demais.

Melhore a grafana-dashboards com uso consciente do repositório

Como esta skill parece depender principalmente de SKILL.md, você pode melhorar os resultados práticos combinando-a com seus próprios padrões locais:

• seus exemplos de schema de Grafana JSON
• suas convenções de nomenclatura
• seus snippets de PromQL
• suas regras de pastas e templating

Na prática, a grafana-dashboards funciona melhor como o cérebro de design, enquanto o seu ambiente entra com os detalhes de implementação.