Metrics

dashboard-builder 可帮助你把指标转化为适用于 Grafana、SigNoz 或类似工具的实用运维仪表盘。当你需要一份清晰的 dashboard-builder 指南，用于健康状态、瓶颈、吞吐量和面向行动的面板，而不是只追求好看的“展示型”看板时，就该使用这个技能。

使用 benchmark 技能建立性能基线，在 PR 前后识别性能回退，并在页面、API 和构建层面对不同技术栈进行对比，适用于 Performance Optimization 场景。

retro 是面向工程团队的项目复盘 skill。它会分析 commit 历史、工作模式和过往经验，生成结构清晰、前后衔接的每周 retro。适合用于 sprint review、“我们交付了什么”这类问题，以及 Project Management 周期性检查。

startup-metrics-framework 可帮助创始人、分析师和运营人员计算创业公司常用 KPI，包括 CAC、LTV、burn multiple、runway 以及增长指标，适用于 SaaS、marketplace、consumer 和 B2B 类型的初创公司。

startup-financial-modeling 可帮助智能体搭建 3–5 年的初创公司财务模型，涵盖 cohort 收入、成本结构、burn、runway 以及融资情景。适合创始人和财务负责人在安装前了解适用场景、所需输入项，以及基于该技能 `SKILL.md` 的实际使用方式。

risk-metrics-calculation 可用于计算投资组合风险指标，如 VaR、CVaR、Sharpe、Sortino、beta、volatility 和 drawdown。它能帮助你把收益率序列转化为结构化的风险报告、Python 实现模式，以及适用于金融工作流的实用解读。

python-observability 可帮助你为 Python 服务接入结构化日志、指标、链路追踪、correlation ID 以及有界基数模式，用于生产环境排障，并更稳妥地推进可观测性落地。

evaluation-methodology 技能说明了用于 Model Evaluation 的 PluginEval 评分方法，包括评估层级、评分 rubric、综合评分、徽章阈值，以及如何解读结果并改进薄弱维度的实用建议。

grafana-dashboards 可帮助智能体为可观测性场景设计生产可用的 Grafana 仪表板。你可以用它规划基于 RED 和 USE 方法的布局、确定面板层级，并为 Prometheus 风格指标起草仪表板结构。

prometheus-configuration 帮助你在 Kubernetes、Docker Compose 和服务器环境中安装并使用 Prometheus，完成抓取配置、数据保留、告警以及 recording rules 设置。

使用 slo-implementation 来定义面向 Reliability 工作的 SLI、SLO、错误预算和 burn-rate 告警。它可帮助团队把服务目标转化为可衡量的指标，并结合类似 PromQL 的示例与来自 SKILL.md 的实用指导推进落地。

使用 llm-evaluation skill，为 LLM 应用、提示词、RAG 系统和模型变更设计可重复执行的评估方案，覆盖指标、人审、基准测试与回归检查。

service-mesh-observability 是一项实用技能，适合为 Istio、Linkerd 等 service mesh 设计可观测性方案。你可以用它来定义 mesh 的指标、追踪、仪表盘、告警和 SLO，用于覆盖延迟、错误以及服务依赖关系等关键场景。

kpi-dashboard-design 技能可帮助团队规划以决策为导向的 KPI 仪表盘，涵盖指标选择、仪表盘层级、图表模式，以及面向管理层、战术层和运营层视图的治理建议。

appinsights-instrumentation 用于为托管在 Azure 上的 Web 应用接入 Application Insights。它涵盖 App Service 自动插桩，以及 ASP.NET Core 和 Node.js 的手动配置，包括 connection string 与 IaC 更新。

pro 是一个面向 Workflow Automation 的 PUA 扩展技能，通过上层 pua 系统提供持久化状态、压缩恢复、KPI 报告、周报以及排行榜式命令等能力。

metrics-dashboard 帮你定义和设计产品指标看板，明确合适的 KPI、可视化方式和告警阈值。可用于规划要衡量什么、如何分组指标，以及哪些信号应触发产品、增长或分析流程中的行动。

使用 north-star-metric 来定义以客户为中心的 North Star Metric 以及 3-5 个输入指标，识别业务类型，并按核心标准验证该指标。这是一份面向 Product Management 团队的实用 north-star-metric 指南，帮助你决定该衡量什么，并搭建可落地的指标框架。

saas-revenue-growth-metrics 可帮助你计算并解读 SaaS 的 MRR、ARR、churn、expansion 和 NRR。需要一个适合 Finance 场景的指南来识别增长漏损、比较收入质量，并用清晰的输入和判断解释业务动能时，就用 saas-revenue-growth-metrics。

saas-economics-efficiency-metrics 技能可帮助评估 SaaS 单位经济、资本效率、CAC、LTV、回本期、烧钱速度和 runway。可用于判断在财务复盘、董事会材料准备和增长决策中，业务应当继续扩张、优化，还是先修正问题。

business-health-diagnostic 帮助 Finance、创始人和运营团队从增长、留存、单元经济性和资本效率等维度评估 SaaS 健康状况，为董事会级决策提供依据。可用于识别风险信号、优先排序修复项，并将原始指标转化为可执行的诊断结论。

azure-monitor-query-py 帮助 Python 开发者使用 azure-monitor-query 查询 Azure Monitor 的日志和指标。适用于 Log Analytics 工作区、Azure 资源指标、后端监控、诊断和可观测性自动化；当你已经有 workspace IDs、resource URIs 和 Azure 凭据时，它最适合用于 azure-monitor-query-py 技能。

app-analytics 可帮助你用一套实用的度量方案来搭建、解读并优化移动应用跟踪。可用于选择合适工具、验证事件、把归因与业务结果对应起来，并支持产品、增长、订阅或付费获客决策中的数据分析。

performance-reporter 可帮助团队利用内置模板、KPI 定义和面向不同受众的报告格式，将 SEO 和 GEO 指标整理为适合管理层查看的报告、KPI 仪表盘和月度总结。