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무료GitHub에 공개한국어 소개

dashboard-builder

운영상의 질문을 바탕으로 지표를 골라 Grafana나 SigNoz 모니터링 대시보드를 만듭니다. 서비스 상태, 지연, 처리량과 자원 부족을 파악하도록 구성합니다.

원문원문 설명 보기

Build monitoring dashboards that answer real operator questions for Grafana, SigNoz, and similar platforms. Use when turning metrics into a working dashboard instead of a vanity board.

affaan-m/ECC
AI 평가90점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • Kafka 모니터링 화면 제작
  • Elasticsearch 상태와 성능 모니터링
  • API gateway 지연과 오류 모니터링
  • 지표 목록을 운영 화면으로 구성

한국어 소개

할 수 있는 일

서비스 상태를 판단하고 다음 대응을 생각할 수 있는 모니터링 대시보드를 만듭니다. 먼저 정상 동작 여부, 처리가 밀리는 위치, 달라진 점 같은 운영상의 질문을 정리하고 답에 필요한 지표를 고릅니다. 전체 현황, 성능, 자원, 서비스별 항목으로 나누며 각 패널의 제목과 단위, 상태를 나타내는 임계값과 색상도 확인합니다.

이럴 때 유용합니다

Grafana나 SigNoz에 모니터링 화면을 마련하거나, 지표는 수집했지만 표시할 내용을 정하지 못했을 때 적합합니다. Kafka 처리 지연, Elasticsearch 검색 성능, API gateway 응답 시간과 오류율 등을 운영에 활용할 수 있는 화면으로 정리합니다.

사용 예시

  • “Kafka 상태와 처리 지연을 확인할 모니터링 대시보드를 만들어 주세요.”
  • “이 지표 목록으로 서비스 상태와 병목을 파악할 화면을 만들어 주세요.”
  • “기존 Grafana 대시보드 구성에 맞춰 Elasticsearch 모니터링 항목을 정리해 주세요.”

주의 사항

대상 플랫폼의 기존 대시보드를 참고해 JSON 구조와 쿼리 작성 방식을 확인하며 진행합니다. 필터, 기본 표시 기간, 새로 고침 간격도 확인 대상입니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호운영상의 질문에 답하는 화면이라는 목적과 Kafka 모니터링 등의 사례를 제시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호네 단계 절차, 서비스별 지표 예시, JSON 유효성과 임계값 점검 항목이 있습니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호기존 화면 참조와 JSON 작성이 중심이며 외부 전송, 삭제, 명령 실행 지시는 없습니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
B일부 부족Grafana나 SigNoz와 기존 화면 접근을 전제하지만 연결 설정 절차는 없습니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.3 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Dashboard Builder

Use this when the task is to build a dashboard people can operate from.

The goal is not "show every metric." The goal is to answer:

  • is it healthy?
  • where is the bottleneck?
  • what changed?
  • what action should someone take?

When to Use

  • "Build a Kafka monitoring dashboard"
  • "Create a Grafana dashboard for Elasticsearch"
  • "Make a SigNoz dashboard for this service"
  • "Turn this metrics list into a real operational dashboard"

Guardrails

  • do not start from visual layout; start from operator questions
  • do not include every available metric just because it exists
  • do not mix health, throughput, and resource panels without structure
  • do not ship panels without titles, units, and sane thresholds

Workflow

1. Define the operating questions

Organize around:

  • health / availability
  • latency / performance
  • throughput / volume
  • saturation / resources
  • service-specific risk

2. Study the target platform schema

Inspect existing dashboards first:

  • JSON structure
  • query language
  • variables
  • threshold styling
  • section layout

3. Build the minimum useful board

Recommended structure:

  1. overview
  2. performance
  3. resources
  4. service-specific section

4. Cut vanity panels

Every panel should answer a real question. If it does not, remove it.

Example Panel Sets

Elasticsearch

  • cluster health
  • shard allocation
  • search latency
  • indexing rate
  • JVM heap / GC

Kafka

  • broker count
  • under-replicated partitions
  • messages in / out
  • consumer lag
  • disk and network pressure

API gateway / ingress

  • request rate
  • p50 / p95 / p99 latency
  • error rate
  • upstream health
  • active connections

Quality Checklist

  • valid dashboard JSON
  • clear section grouping
  • titles and units are present
  • thresholds/status colors are meaningful
  • variables exist for common filters
  • default time range and refresh are sensible
  • no vanity panels with no operator value

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