grafana-dashboards

grafana-dashboards skill 概覽

grafana-dashboards 是做什麼的

grafana-dashboards skill 可協助代理為可觀測性工作設計並起草具備正式生產風格的 Grafana 儀表板。它的重點是把「顯示 API 健康狀況」或「追蹤基礎設施飽和度」這類監控目標，轉成合理的儀表板結構、面板分組與版面優先順序，而不是只留下模糊提示與一堆通用圖表點子。

誰適合使用 grafana-dashboards

這個 skill 特別適合為 Prometheus 類型指標建立 Grafana 儀表板的平台工程師、SRE、DevOps 團隊、後端工程師與技術主管。尤其在你已經知道要觀察哪個系統，但希望根據成熟的監控模式做出更清晰的儀表板設計時，grafana-dashboards 會很有幫助。

真正要解決的工作需求

多數使用者其實不是抽象地需要「一個儀表板」。他們真正需要的是：在事故處理、檢討會議與日常健康檢查時，能讓值班或操作人員快速回答問題的儀表板。grafana-dashboards 最有價值的地方，在於它能引導代理依照營運決策來組織指標：到底哪裡壞了、嚴重到什麼程度、下一步該看哪裡，以及狀況是否正在惡化。

這個 skill 有何不同

grafana-dashboards 最明顯的差異，在於它是以可觀測性啟發式原則來錨定儀表板設計，而不是單純產生 UI。原始內容特別強調：

• 資訊階層
• 服務監控的 RED method
• 基礎設施與資源監控的 USE method

因此，若你在意的是可操作的版面安排與面板選擇，而不只是輸出一份 JSON，grafana-dashboards 會比一般「幫我做個 Grafana dashboard」的提示更實用。

它看起來沒有包含什麼

這個 skill 相當輕量。從 repo 的跡象來看，它主要是在 SKILL.md 中提供指引，並未附帶 helper scripts、rule files 或其他支援資產。也就是說，grafana-dashboards 最適合被視為提示與設計骨架，而不是完整的 dashboard 佈建工具組。

如何使用 grafana-dashboards skill

grafana-dashboards 的安裝情境

如果你的 skills runtime 支援從 repo 加入 skill，可從 wshobson/agents repo 安裝，之後在可觀測性導向的工作流程中呼叫 grafana-dashboards skill。常見做法如下：

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

如果你的環境是載入整個 repo，或透過其他方式同步 skills，重點是代理能夠存取以下位置的 skill：

plugins/observability-monitoring/skills/grafana-dashboards

先讀這個檔案

請先看：

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

這個 skill 看不出有明顯的配套檔案，因此幾乎所有實用指引應該都集中在這裡。這對快速導入是好事，但也代表你需要自行補上 dashboard schema 慣例、datasource 細節，以及 export/import 工作流程。

這個 skill 需要你提供哪些輸入

grafana-dashboards 在你提供營運情境時表現最佳，而不只是給一個儀表板標題。建議提供代理以下資訊：

• 被監控的系統
• 儀表板的受眾
• datasource 與 metric 命名風格
• 最重要的故障模式
• 時間跨度與 refresh 需求
• 你要的是 service、infrastructure、SLO 還是 business KPI 視角

若缺少這些資訊，代理仍可提出結構建議，但面板定義會明顯偏泛。

最適合的 grafana-dashboards 請求類型

適合用 grafana-dashboards 處理的請求包括：

• API 或 microservice 健康狀態儀表板
• 以 Prometheus 為後端的 RED 儀表板
• 使用 USE 的 infrastructure 儀表板
• 著重 SLO 與 latency 的 observability 看板
• 具備 drill-down 區段的生產環境總覽儀表板

它較不適合一次性的 ad hoc 圖表需求、 heavily custom plugin 的 Grafana 工作，或是那種 datasource 查詢語言精確性比儀表板結構更重要的環境。

把模糊需求變成有力提示

弱提示：

• 「Create a Grafana dashboard for my app.」

較好的提示：

• 「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.」

為什麼這樣比較有效：

• 有明確指出系統
• 有指定設計方法
• 有設定受眾與時間範圍
• 有要求結構與查詢
• 給了代理足夠限制，避免產出過於通用

grafana-dashboards 使用提示範本

你可以依此調整：

• 「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]」

實務上建議的 grafana-dashboards 工作流程

一個好的 grafana-dashboards 使用流程如下：

1. 先用一句話定義儀表板目的。
2. 選定觀察視角：RED、USE、SLO，或 KPI 導向。
3. 列出 datasource 中實際可用的 metrics。
4. 先請代理提出 panel hierarchy。
5. 再要求 example queries。
6. 對照你實際的 labels 與 metric names 檢查落差。
7. 確認後再要求 Grafana JSON 或 provisioning 輸出。

這個順序能避免一種常見失敗情況：在 metric model 尚未驗證前，代理就先產出看起來很精緻、實際卻無法使用的 dashboard JSON。

這個 skill 帶出的設計模式

原始內容凸顯了幾個值得保留的實用模式：

• 將關鍵指標優先放在前面，以 big-number 或 stat panels 呈現
• 用 time series 顯示趨勢
• 把較細的診斷資訊往儀表板下方放
• 服務行為用 RED
• 主機、節點、磁碟、佇列等資源用 USE

對 observability 團隊來說，這正是 grafana-dashboards 的主要價值：改善決策閱讀流程，而不只是增加圖表數量。

輸出結果大致會長什麼樣子

根據 repo 內容，這個 skill 大致會幫你產出：

• dashboard section 規劃
• panel 排序建議
• metric 類別建議
• 類 JSON 的 dashboard 範例
• 由監控方法驅動的 panel 選擇

但除非你明確提供相關細節，否則不要期待它能直接正確處理你的 labels、recording rules、folder structure、permissions，或 Grafana provisioning 設定。

會明顯影響輸出品質的實用細節

要把 grafana-dashboards 用得更好，請盡量一開始就提供：

• 真實的 metric names（如果已有）
• 是否有 percentile 指標
• cardinality 限制
• 像 cluster、namespace、service 這類環境篩選條件
• 這個 dashboard 是做總覽還是深入除錯

這些細節會實質影響代理能否提出有用的頂部面板、合理的 variables，以及適當的 query 範圍。

grafana-dashboards skill 常見問題

grafana-dashboards 適合新手嗎？

適合，但前提是你已具備 Grafana 與 metrics 的基本概念。grafana-dashboards 很擅長提供「先看什麼、面板怎麼分組」這類結構指引；但若你需要的是 Prometheus、Grafana provisioning 或查詢語言基礎的完整入門教學，它就沒那麼適合。

grafana-dashboards 會直接產生可用的 Grafana JSON 嗎？

它可以引導或起草 JSON 形式的輸出，但建議把結果視為起點，而不是成品。你仍需要在自己的環境中驗證 panel types、datasource UIDs、query syntax、variables，以及 Grafana 版本相容性。

它比一般提示更好嗎？

通常是，尤其在 observability 工作上。grafana-dashboards 的價值在於，它會把代理收斂到 RED、USE、資訊階層等已被驗證的 dashboard 設計模式。一般提示往往會產出看起來很熱鬧、但不利於快速操作判讀的儀表板。

什麼情況不該使用 grafana-dashboards？

如果你的問題主要是以下這些，就不太適合：

• 修正有問題的 PromQL
• 管理 Grafana provisioning pipeline
• 建立自訂 panels 或 plugins
• 反向分析匯出的 dashboard
• 在沒有標準 observability 版面問題時，處理 datasource 特有怪癖

這些情境通常更適合用更專門的 skill，或直接寫 repo-specific 的提示。

grafana-dashboards 只適用於 Prometheus 嗎？

不是，但它在概念上最自然地對齊 Prometheus 風格的 observability。若你使用其他 datasource，請清楚說明 query language、支援的 panel types，以及 field names，避免代理直接套用 PromQL 慣例。

grafana-dashboards 只給 Observability 團隊用嗎？

不是。它也適合需要 business KPI 或 service-health 儀表板的產品與工程團隊，只要目標是建立有結構的營運可視性即可。只是當 dashboard 需要清楚的監控邏輯，而不只是高階主管報表式的視覺呈現時，這個 skill 的優勢會更明顯。

如何改進 grafana-dashboards skill

先把 metric inventory 給代理

要提升 grafana-dashboards 輸出品質，最快的方法就是在要求設計 dashboard 前，先提供一份簡短的 metric inventory。即使只有 10 到 15 個真實 metrics，也足以避免代理自行編造名稱，讓 panel 規劃更接近可部署狀態。

明確說出儀表板必須回答的操作問題

好的 dashboard 是從問題長出來的，不是從圖表清單拼出來的。例子如下：

• 「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?」

這會更清楚界定哪些內容該放在頂部，哪些應該放在較下方的診斷區段。

把總覽面板與除錯面板分開

grafana-dashboards 的常見失敗模式之一，是第一屏塞進過多內容。你可以要求代理把輸出拆成：

• executive 或 on-call 摘要
• 趨勢區段
• drill-down 或詳細診斷區段

這樣做出的儀表板，才真的能在壓力情境下快速掃讀。

明確指定要用哪種方法

不要假設代理會自動選對監控模型。請直接寫明：

• request-driven services 使用 RED
• compute 或 infrastructure 使用 USE
• customer-facing APIs 以 SLO panels 結合 RED

這一條指令，往往比要求「best practices」更能提升 panel 的相關性。

不只要輸出，也要它說明理由

如果第一版看起來合理但仍偏泛，可以接著問：

• 為什麼每個 top panel 會放在那個位置
• 若螢幕空間有限，哪個 panel 可以移除
• 哪些 metrics 是 leading indicators，哪些是 lagging indicators

這會迫使 grafana-dashboards 產出更站得住腳的設計，而不是只是形式上完整。

用具體限制修正第一版

當你的回饋夠具體時，迭代效果最好：

• 「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.」

具體限制通常能讓第二版品質大幅提升。

留意常見的弱輸出訊號

若草稿出現以下狀況，請提高警覺：

• 使用了你根本沒有的通用 metric names
• 在 time series 上方放了太多 tables
• 把 service 與 infrastructure 議題混在一起，沒有分層
• 缺少明確的 top-row summary
• 忽略受眾與預設時間範圍

這些通常表示 skill 呼叫時提供的情境太少，或請求範圍拉得太寬。

用具備 repository 脈絡的方式強化 grafana-dashboards

由於這個 skill 看起來主要依賴 SKILL.md，要提升實務成果，最好的方式是把它與你自己的本地標準一起使用，例如：

• 你的 Grafana JSON schema 範例
• 你的命名慣例
• 你的 PromQL snippets
• 你的 folder 與 templating 規則

實務上，grafana-dashboards 最擅長扮演設計腦，而你自己的環境則負責補上實作細節。